JP2017085589A - Multi-user multiple antenna system - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a multi-user multiple antenna system (MU-MAS).SOLUTION: In a multi-user multiple antenna system including a plurality of user devices each having at least one antenna, and one or more wireless transceivers that generate a plurality of simultaneous and independent wireless links with the plurality of user devices, at least one of wireless transceiver stations, that is, MU-MAS with significantly more antennas than those of at least one user device retrieves 2102 the CSI from all users, calculates 2104 one or more quality metrics, determines 2106 the one or more MU-MAS transmission modes used over the wireless link, and sends 2108 the data to the user.SELECTED DRAWING: Figure 21

Description

優先権の主張
本出願は、２００４年７月３０日出願の米国特許出願第１０／９０２、９７８号の一部継続出願である。 CLAIM This application of the priority, which is a continuation-in-part of US patent application Ser. No. 10 / 902,978, filed July 30, 2004.

本発明は、一般的に、通信システムの分野に関する。より具体的には、本発明は、時空間符号化技術を使用する分散入力分散出力無線通信のためのシステム及び方法に関する。   The present invention relates generally to the field of communication systems. More specifically, the present invention relates to systems and methods for distributed input distributed output wireless communications using space-time coding techniques.

通信信号の時空間符号化
無線技術の比較的新しい発展は、空間多重化及び時空間符号化として公知である。１つの特定の形式の時空間符号化は、「多重入力多重出力」に対してＭＩＭＯと呼ばれ、その理由は、いくつかのアンテナが各端部に使用されるからである。送受信に複数のアンテナを使用することにより、複数の独立した電波を同じ周波数範囲内で同時に送信することができる。以下の論文は、ＭＩＭＯの概要を提供している。 A relatively new development in space- time coding radio technology for communication signals is known as space multiplexing and space-time coding. One particular type of space-time coding is called MIMO for “multiple input multiple output” because several antennas are used at each end. By using a plurality of antennas for transmission and reception, a plurality of independent radio waves can be transmitted simultaneously within the same frequency range. The following paper provides an overview of MIMO.

Ｄａｖｉｄ Ｇｅｓｂｅｒｔ、ＩＥＥＥ会員、Ｍａｎｓｏｏｒ Ｓｈａｆｉ、ＩＥＥＥフェロー、Ｄａ−ｓｈａｎ Ｓｈｉｕ、ＩＥＥＥ会員、Ｐｅｔｅｒ Ｊ． Ｓｍｉｔｈ、ＩＥＥＥ会員、Ａｙｍａｎ Ｎａｇｕｉｂ、ＩＥＥＥ上級会員共著「理論から実施まで：ＭＩＭＯ時空間符号化無線システムの概要」、通信の選択領域に関するＩＥＥＥ学会誌、第２１巻、第３号、２００３年４月   David Gesbert, IEEE member, Mansor Shafi, IEEE Fellow, Da-shan Shiu, IEEE member, Peter J. Jointly written by Smith, IEEE member, Ayman Naguib, and IEEE senior member “From theory to implementation: Overview of MIMO space-time coded radio system”, IEEE Society Journal on Selected Areas of Communication, Vol. 21, No. 3, April 2003

Ｄａｖｉｄ Ｇｅｓｂｅｒｔ、ＩＥＥＥ会員、Ｈｅｌｍｕｔ Ｂｏｌｃｓｋｅｉ、ＩＥＥＥ会員、Ｄｈａｎａｎｊａｙ Ａ．Ｇｏｒｅ及びＡｒｏｇｙａｓｗａｍｉ Ｊ．Ｐａｕｌｒａｊ、ＩＥＥＥフェロー共著「屋外ＭＩＭＯ無線チャネル：モデル及び性能予測」、通信に関するＩＥＥＥ会報、第５０巻、第１２号、２００２年１２月   David Gesbert, IEEE member, Helmut Bolskei, IEEE member, Dhanjanjay A. Gore and Arogyaswami J. et al. Paulraj, IEEE Fellow, "Outdoor MIMO Radio Channel: Model and Performance Prediction", IEEE Bulletin on Communication, Vol. 50, No. 12, December 2002

基本的に、ＭＩＭＯ技術は、共通周波数帯域内の並列空間データストリームを作成するための空間的に分散されたアンテナの使用に基づいている。電波は、たとえそれらが同じ周波数帯域内で送信されても、個々の信号が受信機で分離されて復調することができ、これが、複数の統計的に独立した（すなわち、事実上別々の）通信チャネルをもたらすことができるような方法で送信される。すなわち、多重経路信号（すなわち、時間的に遅延し、振幅及び位相が修正された同じ周波数の複数の信号）を阻止しようとする標準的な無線通信システムとは対照的に、ＭＩＭＯは、無相関又は弱相関の多重経路信号を使用して所定の周波数帯域内のより高いスループット及び改善された信号対ノイズ比を達成することができる。一例として、ＭＩＭＯ技術は、従来の非ＭＩＭＯシステムが単に低いスループットを達成することができる類似の電力及び信号対ノイズ比（ＳＮＲ）条件において遥かに高いスループットを達成する。この機能は、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｄｍａｔｅｃｈ．ｃｏｍ／ｐｒｏｄｕｃｔｓ／ｗｈａｔ ｍｉｍｏ ｄｅｌｉｖｅｒｓ．ｉｓｐで「ＭＩＭＯが届けるもの」という名称のページの「Ｑｕａｌｃｏｍｍ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ」（Ｑｕａｌｃｏｍｍは、無線技術の最大プロバイダのうちの１つである）のウェブサイト上に説明されている。ＭＩＭＯは、チャネル当たり又はスペクトルのＭＨｚ当たりのシステムのピークデータ転送速度の２倍又はそれよりも多くをもたらすことによってスペクトル機能を増大させる唯一の多重アンテナ技術である。より具体的には、無線ＬＡＮ又はＷｉ−Ｆｉ（登録商標）用途に対しては、ＱＵＡＬＣＯＭＭの第４世代ＭＩＭＯ技術は、３６ＭＨｚのスペクトルにおいて３１５Ｍｂｐｓの速度、つまり８．８Ｍｂｐｓ／ＭＨｚをもたらす。これを１７ＭＨｚのスペクトルにおいて僅かに５４Ｍｂｐｓ、つまり３．１８Ｍｂｐｓ／ＭＨｚをもたらす８０２．１１ａ／ｇのピーク機能（ビーム形成又はダイバーシチ技術を用いてさえも）と比較されたい。 Basically, MIMO technology is based on the use of spatially distributed antennas to create parallel spatial data streams within a common frequency band. Radio waves can be demodulated with individual signals separated at the receiver, even if they are transmitted in the same frequency band, which is the result of multiple statistically independent (ie, virtually separate) communications Sent in such a way that a channel can be produced. That is, in contrast to standard wireless communication systems that attempt to block multipath signals (ie, signals of the same frequency that are delayed in time and modified in amplitude and phase), MIMO is uncorrelated Alternatively, weakly correlated multipath signals can be used to achieve higher throughput and improved signal-to-noise ratio within a given frequency band. As an example, MIMO technology achieves much higher throughput at similar power and signal-to-noise ratio (SNR) conditions where conventional non-MIMO systems can only achieve low throughput. This function is available at http: // www. cdmate. com / products / what mimo deliverers. Isp is described on the website “Qualcomm Incorporated” (Qualcomm is one of the largest providers of wireless technology) on the page named “What MIMO delivers”. MIMO is the only multi-antenna technology that increases spectral capability by providing twice or more the peak data rate of the system per channel or per MHz of spectrum. More specifically, for wireless LAN or Wi-Fi® applications, QUALCOMM's fourth generation MIMO technology results in a 315 Mbps rate in the 36 MHz spectrum, or 8.8 Mbps / MHz. Compare this to the peak capability of 802.11a / g (even using beamforming or diversity techniques) that yields only 54 Mbps, or 3.18 Mbps / MHz, in the 17 MHz spectrum.

ＭＩＭＯシステムは、一般的に、いくつかの理由から装置当たりのアンテナ本数が１０本未満（したがって、ネットワークにおけるスループット改善倍率が１０Ｘ未満）という実際的な制限に直面する。
１．物理的制限：所定の装置上のＭＩＭＯアンテナは、各々が統計的に独立した信号を受信するようにＭＩＭＯアンテナ間で十分な分離がなければならない。ＭＩＭＯスループット改善は、波長の僅かな部分のアンテナ間隔でさえも認めることができるが、効率は、アンテナ同士が密集する時に急速に悪化し、より低いＭＩＭＯスループット乗数をもたらす。 MIMO systems generally face practical limitations with less than 10 antennas per device for several reasons (thus, throughput improvement factor in the network is less than 10X).
1. Physical limitations: MIMO antennas on a given device must have sufficient separation between MIMO antennas so that each receives a statistically independent signal. Although MIMO throughput improvement can be observed even with antenna spacing in a small fraction of the wavelength, efficiency deteriorates rapidly when antennas are congested, resulting in a lower MIMO throughput multiplier.

例えば、以下の参考文献を参照されたい。
［１］Ｄ．Ｓ．Ｓｈｉｕ、Ｇ．Ｊ．Ｆｏｓｃｈｉｎｉ、Ｍ．Ｊ．Ｇａｎｓ、Ｊ．Ｍ．Ｋａｈｎ共著「フェーディング相関関係及びその多素子アンテナシステムの機能に及ぼす影響」、通信に関するＩＥＥＥ会報、第４８巻、第３号、５０２〜５１３頁、２０００年３月
［２］Ｖ．Ｐｏｈｌ、Ｖ．Ｊｕｎｇｎｉｃｋｅｌ、Ｔ．Ｈａｕｓｔｅｉｎ、Ｈｅｌｍｏｌｔ共著「ＭＩＭＯ屋内チャネルにおけるアンテナ間隔」、「Ｖｅｈ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．ｃｏｎｆ．」ＩＥＥＥ講演論文集、第２巻、７４９〜７５３頁、２００２年５月
［３］Ｍ．Ｓｔｏｙｔｃｈｅｖ、Ｈ．Ｓａｆａｒ、Ａ。Ｌ．Ｍｏｕｓｔａｋａｓ、Ｓ．Ｓｉｍｏｎ共著「ＭＩＭＯ用途のための小型アンテナアレイ」、「Ａｎｔｅｎｎａｓ ａｎｄ Ｐｒｏｐ．Ｓｙｍｐ．」ＩＥＥＥ講演論文集、第３巻、７０８〜７１１頁、２００１年７月
［４］Ａ．Ｆｏｒｅｎｚａ及びＲ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．Ｊｒ．共著「屋内クラスター化チャネルにおけるＭＩＭＯ通信に及ぼすアンテナ幾何学形状の影響」、「Ａｎｔｅｎｎａｓ ａｎｄ Ｐｒｏｐ．Ｓｙｍｐ．」ＩＥＥＥ講演論文集、第２巻、１７００〜１７０３頁、２００４年６月 For example, see the following references:
[1] D. S. Shiu, G .; J. et al. Foschini, M.M. J. et al. Gans, J .; M.M. Kahn, “Fading Correlation and Its Effect on Functions of Multi-Element Antenna System”, IEEE Bulletin on Communication, Vol. 48, No. 3, pp. 502-513, March 2000 [2] V. Pohl, V.W. Junnickel, T .; Hastein and Helmolt, “Antenna spacing in MIMO indoor channels”, “Veh. Technol. Conf.” IEEE Lectures, Vol. 2, pages 749-753, May 2002 [3] M.M. Stoytchev, H.C. Safari, A. L. Mustakas, S.M. Simon, “Small Antenna Array for MIMO Applications”, “Antennas and Prop. Symp.” IEEE Lectures, Vol. 3, 708-711, July 2001 [4] Forenza and R.A. W. Heath. Jr. Co-authored “Influence of Antenna Geometry on MIMO Communication in Indoor Clustered Channels”, “Antennas and Prop. Symp.” IEEE Lectures, Vol. 2, 1700-1703, June 2004

また、小さいアンテナ間隔に対しては、相互結合の影響によってＭＩＭＯシステムの性能が悪化する場合がある。   In addition, for a small antenna interval, the performance of the MIMO system may deteriorate due to the influence of mutual coupling.

例えば、以下の参考文献を参照されたい。
［５］Ｍ．Ｊ．Ｆａｋｈｅｒｅｄｄｉｎ、Ｋ．Ｒ．Ｄａｎｄｅｋａｒ共著「ＭＩＭＯ機能に及ぼす偏波ダイバーシチ及び相互結合の組合せ影響」、「Ａｎｔｅｎｎａｓ ａｎｄ Ｐｒｏｐ．Ｓｙｍｐ．」ＩＥＥＥ講演論文集、第２巻、４９５〜４９８頁、２００３年６月
［７］Ｐ．Ｎ．Ｆｌｅｔｃｈｅｒ、Ｍ．Ｄｅａｎ、Ａ．Ｒ．Ｎｉｘ共著「多素子アレイアンテナ内の相互結合及びＭＩＭＯチャネル機能に及ぼすその影響」、ＩＥＥＥ・エレクトロニクス・レター、第３９巻、３４２〜３４４頁、２００３年２月
［８］Ｖ．Ｊｕｎｇｎｉｃｋｅｌ、Ｖ．Ｐｏｈｌ、Ｃ．Ｖｏｎ Ｈｅｌｍｏｌｔ共著「密接アンテナを有するＭＩＭＯシステムの機能」、ＩＥＥＥ通信レター．第７巻、３６１〜３６３頁、２００３年８月
［１０］Ｊ．Ｗ．Ｗａｌｌａｃｅ、Ｍ．Ａ．Ｊｅｎｓｅｎ共著「結合アンテナの終端依存ダイバーシチ性能：ネットワーク理論解析」、アンテナ伝播に関するＩＥＥＥ会報、第５２巻、９８〜１０５頁、２００４年１月
［１３］Ｃ．Ｗａｌｄｓｃｈｍｉｄｔ、Ｓ．Ｓｃｈｕｌｔｅｉｓ、Ｗ．Ｗｉｅｓｂｅｃｋ共著「小型ＭＩＭＯアレイの解析のための完全ＲＦシステムモデル」、「Ｖｅｈ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．」に関するＩＥＥＥ会報、第５３巻、５７９〜５８６頁、２００４年５月
［１４］Ｍ．Ｌ．モーリス、Ｍ．Ａ．Ｊｅｎｓｅｎ共著「結合アンテナ及びノイズのある増幅器を有するＭＩＭＯシステムのためのネットワークモデル」、アンテナ伝播に関するＩＥＥＥ会報、第５３巻、５４５〜５５２頁、２００５年１月 For example, see the following references:
[5] M.M. J. et al. Fakhereddin, K.M. R. Dandekar, “Combined effects of polarization diversity and mutual coupling on MIMO function”, “Antennas and Prop. Symp.” IEEE Lectures, Vol. 2, pp. 495-498, June 2003 [7] p. N. Fletcher, M.M. Dean, A.D. R. Nix, “Mutual Coupling in Multi-Element Array Antennas and Its Influence on MIMO Channel Function,” IEEE Electronics Letter, Vol. 39, pages 342-344, February 2003 [8] V. Junnickel, V.M. Pohl, C.I. Von Helmolt, “Function of MIMO system with close antenna”, IEEE communication letter. Volume 7, pages 361-363, August 2003 [10] J. Am. W. Wallace, M.M. A. Jensen, “Terminal-Dependent Diversity Performance of Coupled Antennas: Network Theoretical Analysis”, IEEE Bulletin on Antenna Propagation, Vol. 52, pp. 98-105, January 2004 [13] C.I. Waldschmidt, S.M. Schulteis, W.M. Wiesbeck, “Full RF System Model for Analysis of Small MIMO Arrays”, IEEE Bulletin on “Veh. Technol.”, Vol. 53, 579-586, May 2004 [14] L. Maurice, M.M. A. Jensen, “Network model for MIMO systems with coupled antennas and noisy amplifiers,” IEEE Bulletin on Antenna Propagation, Vol. 53, pp. 545-552, January 2005.

更に、アンテナは互いに密集しているために、アンテナは、一般的に小型化しなければならず、それも同様にアンテナ効率に影響を与える可能性がある。   Furthermore, because the antennas are densely packed together, the antennas typically must be miniaturized, which can affect antenna efficiency as well.

例えば、以下の参考文献を参照されたい。
［１５］Ｈ．Ａ．Ｗｈｅｅｌｅｒ著「小さいアンテナ」、アンテナ伝播に関するＩＥＥＥ会報、第ＡＰ−２３巻、第４号、４６２〜４６９頁、１９７５年７月
［１６］Ｊ．Ｓ．Ｍｃｌｅａｎ著「電気的に小型のアンテナの放射Ｑに対する基本的な限界の再調査」、アンテナ伝播に関するＩＥＥＥ会報、第４４巻、第５号、６７２〜６７６頁、１９９６年５月 For example, see the following references:
[15] H.I. A. Wheeler, “Small Antenna”, IEEE Bulletin on Antenna Propagation, AP-23, No. 4, pages 462-469, July 1975 [16] S. "Re-examination of fundamental limits on radiation Q of electrically small antennas" by Mclean, IEEE Bulletin on Antenna Propagation, Vol. 44, No. 5, pp. 672-676, May 1996

最後に、より低い周波数及びより長い波長では、単一のＭＩＭＯ装置の物理的サイズが扱いにくくなる可能性がある。極端な例は、ＭＩＭＯ装置アンテナが互いから１０メートル又はそれよりも大きく分離すべきであると考えられるＨＦ帯域内である。
２．ノイズ制限。各ＭＩＭＯ受信機／送信機サブシステムは、ある一定のレベルのノイズを生成する。互いに近接して置かれるこれらのサブシステムの数が多くなると、ノイズレベルは増加する。一方、多数アンテナＭＩＭＯシステムにおける益々増大する個別の信号を互いに区別することが必要なので、益々低いノイズレベルが必要である。
３．経費及び電力上の制限。経費及び電力消費量が問題にならないＭＩＭＯ用途も存在するが、典型的な無線製品では、経費及び電力消費量の両方は、製品開発成功の極めて重要な制約である。各ＭＩＭＯアンテナに対しては、別個のアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換器及びデジタル／アナログ（Ｄ／Ａ）変換器を含む別個のＲＦサブシステムが必要である。ムーアの法則（最小構成要素のための集積回路上のトランジスタ数は、その費用が２４ヵ月毎に倍増するというＩｎｔｅｌ共同創立者Ｇｏｒｄｏｎ Ｍｏｏｒｅによる経験的な観測結果、出典：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｎｔｅｌ．ｃｏｍ／ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ／ｍｏｏｒｅｓｌａｗ／）に対応するデジタルシステムの多くの態様と異なり、このようなアナログ集約的サブシステムは、典型的に、ある一定の物理的構造サイズ及び電力要件を有し、経費及び電力において直線的に増大する。したがって、多数アンテナＭＩＭＯ装置は、単一アンテナ装置と比較すると極端に高価かつ電力消耗的になると考えられる。 Finally, at lower frequencies and longer wavelengths, the physical size of a single MIMO device can become unwieldy. An extreme example is in the HF band where MIMO device antennas should be separated from each other by 10 meters or more.
2. Noise limit. Each MIMO receiver / transmitter subsystem generates a certain level of noise. As the number of these subsystems placed in close proximity to each other increases, the noise level increases. On the other hand, since it is necessary to distinguish the increasing individual signals in a multi-antenna MIMO system from each other, a lower noise level is required.
3. Cost and power limitations. Although there are MIMO applications where cost and power consumption are not an issue, in a typical wireless product, both cost and power consumption are critical constraints for successful product development. For each MIMO antenna, a separate RF subsystem including a separate analog / digital (A / D) converter and digital / analog (D / A) converter is required. Moore's Law (empirical observations by Intel co-founder Gordon Moore that the number of transistors on an integrated circuit for a minimum component doubles every 24 months, source: http: //www.interel Unlike many aspects of digital systems that support .com / technology / mooreslaw /), such analog intensive subsystems typically have certain physical structure size and power requirements, and cost and It increases linearly in power. Therefore, it is considered that the multi-antenna MIMO apparatus becomes extremely expensive and power consuming as compared with the single antenna apparatus.

以上の結果として、今日考えられている殆どのＭＩＭＯシステムは、アンテナ２〜４本の程度であり、スループットの２〜４倍の増加と多重アンテナシステムのダイバーシチ恩典によるＳＮＲの何らかの増加とをもたらす。１０本までのアンテナのＭＩＭＯシステムが考えられているが（特に、より短い波長及びより緊密なアンテナ間隔によるより高いマイクロ波周波数の時）、それを大きく超える数は、非常に特殊かつ費用集中的な用途を除いて非実用的である。   As a result of the above, most MIMO systems considered today are on the order of 2-4 antennas, resulting in a 2-4 fold increase in throughput and some increase in SNR due to the diversity benefits of multiple antenna systems. Although MIMO systems with up to 10 antennas are under consideration (especially at higher microwave frequencies due to shorter wavelengths and tighter antenna spacing), numbers far beyond that are very special and cost intensive It is impractical except for various uses.

仮想アンテナアレイ
ＭＩＭＯ形式の技術の１つの特殊用途は、仮想アンテナアレイである。このようなシステムは、２００３年１月１５〜１７日、スペイン国バルセロナでの科学技術研究分野の欧州協力（ＥＵＲＯ−ＣＯＳＴ）で発表された研究論文：Ｍｉｓｃｈａ Ｄｏｈｌｅｒ、Ｈａｍｉｄ Ａｇｈｖａｍｉ共著「ＭＩＭＯに向けた歩み：仮想アンテナアレイ」、キングズカレッジ電気通信研究センター、英国ロンドンで提案されている。 One special application of the technology of the virtual antenna array MIMO format is a virtual antenna array. Such a system is a research paper published in the European Cooperation in the Field of Science and Technology Research (EURO-COST) in Barcelona, Spain, January 15-17, 2003: Co-authored by Mischa Dohler and Hamid Aghvami Step: Virtual Antenna Array ", proposed by King's College Telecommunications Research Center, London, UK.

仮想アンテナアレイは、この論文で呈示されているように連携無線装置（携帯電話など）のシステムであり、これは、連携して作動するように所属基地局への１次通信チャネルとは別の通信チャネル上で互いの間で通信する（それらが互いに十分に近い場合かつその時に）（例えば、それらがＵＨＦ帯域内のＧＳＭ（登録商標）携帯電話である場合には、これは、５ＧＨｚの産業科学医療（ＩＳＭ）無線帯域とすることができるであろう）。これは、例えば単一アンテナ装置が、互いの範囲にある（基地局の範囲あることに加えて）いくつかの装置の間で情報を中継し、あたかもそれらが複数のアンテナを有する物理的に１つの装置であるかように作動することにより、ＭＩＭＯのようなスループットの増加を潜在的に達成することを可能にする。   The virtual antenna array is a system of cooperative wireless devices (such as mobile phones) as presented in this paper, which is different from the primary communication channel to the base station to which it belongs to operate in cooperation. This communicates between each other over a communication channel (if they are close enough to each other at that time) (for example, if they are GSM® mobile phones in the UHF band, this is a 5 GHz industry Science and medical (ISM) radio band could be). This is because, for example, a single antenna device relays information between several devices that are in range of each other (in addition to being in the range of a base station), as if they were physically 1 with multiple antennas. By operating as if it were one device, it is possible to potentially achieve an increase in throughput such as MIMO.

米国特許出願出願番号第１０／９０２、９７８号US patent application Ser. No. 10 / 902,978 米国特許出願出願番号第１０／８１７、７３１号US patent application Ser. No. 10 / 817,731

Ｄａｖｉｄ Ｇｅｓｂｅｒｔ、ＩＥＥＥ会員、Ｍａｎｓｏｏｒ Ｓｈａｆｉ、ＩＥＥＥフェロー、Ｄａ−ｓｈａｎ Ｓｈｉｕ、ＩＥＥＥ会員、Ｐｅｔｅｒ Ｊ． Ｓｍｉｔｈ、ＩＥＥＥ会員、Ａｙｍａｎ Ｎａｇｕｉｂ、ＩＥＥＥ上級会員共著「理論から実施まで：ＭＩＭＯ時空間符号化無線システムの概要」、通信の選択領域に関するＩＥＥＥ学会誌、第２１巻、第３号、２００３年４月David Gesbert, IEEE member, Mansor Shafi, IEEE Fellow, Da-shan Shiu, IEEE member, Peter J. Jointly written by Smith, IEEE member, Ayman Naguib, and IEEE senior member “From theory to implementation: Overview of MIMO space-time coded radio system”, IEEE Society Journal on Selected Areas of Communication, Vol. 21, No. 3, April 2003 Ｄａｖｉｄ Ｇｅｓｂｅｒｔ、ＩＥＥＥ会員、Ｈｅｌｍｕｔ Ｂｏｌｃｓｋｅｉ、ＩＥＥＥ会員、Ｄｈａｎａｎｊａｙ Ａ．Ｇｏｒｅ及びＡｒｏｇｙａｓｗａｍｉ Ｊ．Ｐａｕｌｒａｊ、ＩＥＥＥフェロー共著「屋外ＭＩＭＯ無線チャネル：モデル及び性能予測」、通信に関するＩＥＥＥ会報、第５０巻、第１２号、２００２年１２月David Gesbert, IEEE member, Helmut Bolskei, IEEE member, Dhanjanjay A. Gore and Arogyaswami J. et al. 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Tech.” In December 2007 Ａ．Ｆｏｒｅｎｚａ、Ｍ．Ｒ．ＭｃＫａｙ、Ｒ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．Ｊｒ．、及びＩ．Ｂ．Ｃｏｌｌｉｎｇｓ共著「空間相関ＭＩＭＯチャネルにおける線形受信機によりＯＳＴＢＣと空間多重化間のスイッチング」、「Ｖｅｈ．Ｔｅｃｈｎｏｌ Ｃｏｎｆ．」ＩＥＥＥ講演論文集、第３巻、１３８７〜１３９１頁、２００６年５月A. Forenza, M.M. R. McKay, R.M. W. Heath. Jr. , And I. B. Collings, “Switching between OSTBC and Spatial Multiplexing with Linear Receiver in Spatial Correlation MIMO Channel,” “Veh. Technol Conf.” IEEE Lectures, Vol. 3, pp. 1387-1391, May 2006 Ｍ．Ｒ．ＭｃＫａｙ、Ｉ．Ｂ．Ｃｏｌｌｉｎｇｓ、Ａ．Ｆｏｒｅｎｚａ、及びＲ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．Ｊｒ．共著「空間相関チャネルのためのスループットに基づく適応ＭＩＭＯ−ＢＩＣＭ手法」、２００６年６月にＩＥＥＥ−ＩＣＣ講演論文集に掲載される予定M.M. R. McKay, I.M. B. Collings, A.M. Forenza, and R.A. W. Heath. Jr. Co-authored, "Adaptive MIMO-BICM Method Based on Throughput for Spatial Correlation Channels", will be published in IEEE-ICC Lectures in June 2006 Ｒ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．Ｊｒ．Ｓ．Ｓａｎｄｈｕ、及びＡ．Ｊ．Ｐａｕｌｒａｊ共著「ＭＩＭＯシステムにおいてダイバーシチと多重化間のスイッチング」、通信に関するＩＥＥＥ会報、第５３巻、第６号、９６２〜９６８頁、２００５年６月R. W. Heath. Jr. S. Sandhu, and A.A. J. et al. Paulraj, “Switching between Diversity and Multiplexing in MIMO Systems”, IEEE Bulletin on Communication, Vol. 53, No. 6, pp. 962-968, June 2005 Ｓ．Ｃａｔｒｅｕｘ、Ｖ．Ｅｒｃｅｇ、Ｄ．Ｇｅｓｂｅｒｔ、及びＲ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．ｊｒ．共著「ブロードバンド無線データ通信ネットワークのための適応変調及びＭＩＭＯ符号化」、ＩＥＥＥ通信雑誌、第２巻、１０８〜１１５頁、２００２年６月S. Catreux, V.M. Erceg, D.M. Gesbert, and R.C. W. Heath. jr. Co-authored “Adaptive Modulation and MIMO Coding for Broadband Wireless Data Communication Networks”, IEEE Communications Magazine, Vol. 2, pp. 108-115, June 2002 Ａ．Ｆｏｒｅｎｚａ、Ｍ．Ｒ．ＭｃＫａｙ、Ａ．Ｐａｎｄｈａｒｉｐａｎｄｅ、Ｒ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．Ｊｒ．、及びＩ．Ｂ．Ｃｏｌｌｉｎｇｓ共著「空間相関チャネルの機能を利用する適応ＭＩＭＯ送信」、「Ｖｅｈ．Ｔｅｃｈ．」に関するＩＥＥＥ会報、第５６巻、第２号、６１９〜６３０頁、２００７年３月A. Forenza, M.M. R. McKay, A.M. Pandharipande, R.A. W. Heath. Jr. , And I. B. Collings co-authored “Adaptive MIMO Transmission Using Spatial Correlation Channel Function”, IEEE Report on “Veh.Tech.”, Vol. 56, No. 2, pages 619-630, March 2007 Ｍ．Ｒ．ＭｃＫａｙ、Ｉ．Ｂ．Ｃｏｌｌｉｎｇｓ、Ａ．Ｆｏｒｅｎｚａ、及びＲ．Ｍ．Ｒ．ＭｃＫａｙ、Ｉ．Ｂ．Ｃｏｌｌｉｎｇｓ、Ａ．Ｆｏｒｅｎｚａ、及びＲ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．Ｊｒ．共著「空間相関チャネルのためのスループットに基づく適応ＭＩＭＯ−ＢＩＣＭ手法」、２００６年６月にＩＥＥＥ−ＩＣＣ講演論文集に掲載される予定M.M. R. McKay, I.M. B. Collings, A.M. Forenza, and R.A. M.M. R. McKay, I.M. B. Collings, A.M. Forenza, and R.A. W. Heath. Jr. Co-authored, "Adaptive MIMO-BICM Method Based on Throughput for Spatial Correlation Channels", will be published in IEEE-ICC Lectures in June 2006 Ｍ．Ｓｈａｒｉｆ及びＢ．Ｈａｓｓｉｂｉ共著「部分的サイド情報によるＭＩＭＯ放送チャネルの機能に関して」、情報理論に関するＩＥＥＥ会報第５１巻、５０６〜５２２頁、２００５年２月M.M. Sharif and B.M. Co-authored by Hassibi, “Functions of MIMO Broadcast Channels with Partial Side Information,” IEEE Bulletin 51, 506-522, February 2005 on Information Theory Ｗ．Ｃｈｏｉ、Ａ．Ｆｏｒｅｎｚａ、Ｊ．Ｇ．Ａｎｄｒｅｗｓ、及びＲ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．Ｊｒ．共著「ビーム選択を備えた日和見性空間分割多重アクセス方式」、通信に関するＩＥＥＥ会報に掲載される予定W. Choi, A.J. Forenza, J. et al. G. Andrews, and R.W. W. Heath. Jr. Co-authored “Opportunistic Space Division Multiple Access with Beam Selection”, scheduled to be published in the IEEE bulletin on communications Ｘ．Ｚｈｕａｎｇ、Ｆ．Ｗ．Ｖｏｏｋ、Ｋ．Ｌ．Ｂａｕｍ、Ｔ．Ａ．Ｔｈｏｍａｓ、及びＭ．Ｃｕｄａｋ共著「リンク及びシステムレベルシミュレーションのためのチャネルモデル」、ＩＥＥＥ８０２．１６ブロードバンド無線アクセス作業部会、２００４年９月X. Zhang, F.A. W. Vook, K.M. L. Baum, T .; A. Thomas, and M.M. Cudak, “Channel Model for Link and System Level Simulation”, IEEE 802.16 Broadband Wireless Access Working Group, September 2004 Ｔ．Ｆｕｓｃｏ及びＭ．Ｔａｎｄａ共著「ＯＦＤＭ／ＯＱＡＭシステムのための不感周波数オフセット推定」、信号処理に関するＩＥＥＥ会報、第５５巻、１８２８〜１８３８頁、２００７年T. T. Fusco and M.M. Tanda, "Insensitive frequency offset estimation for OFDM / OQAM system", IEEE Journal on Signal Processing, Vol. 55, pp. 1828-1838, 2007 Ｅ．Ｓｅｒｐｅｄｉｎ、Ａ．Ｃｈｅｖｒｅｕｉｌ、Ｇ．Ｂ．Ｇｉａｎｎａｋｉｓ、及びＰ．Ｌｏｕｂａｔｏｎ共著「周期的な変調プリコーダを用いた不感チャネル及び搬送周波数オフセット推定」、信号処理に関するＩＥＥＥ会報、第４８巻、第８号、２３８９〜２４０５頁、２０００年８月E. Serpedin, A.M. Chevreuil, G.C. B. Giannakis, and P.I. 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Reggiannini, "Low Complexity Insensitive Carrier Frequency Recovery for OFDM Signals over Frequency-Selective Radio Channels", IEEE Bulletin Volume 50, No. 7, 1182-1188, July 2002 on Communication Ｐ．Ｈ．Ｍｏｏｓｅ著「直交周波数分割多重周波数オフセット補正方法」、通信に関するＩＥＥＥ会報第４２巻、第１０号、２９０８〜２９１４頁、１９９４年１０月P. H. “Orthogonal Frequency Division Multiple Frequency Offset Correction Method” by Moose, IEEE Bulletin 42, No. 10, pp. 2908-2914, October 1994 on Communication Ｔ．Ｍ．Ｓｃｈｍｉｄｌ及びＤ．Ｃ．Ｃｏｘ共著「ＯＦＤＭのための堅牢周波数及びタイミング同期」、通信に関するＩＥＥＥ会報第４５巻、第１２号、１６１３〜１６２１頁、１９９７年１２月T. T. M.M. Schmidl and D.C. C. Cox, “Robust Frequency and Timing Synchronization for OFDM”, IEEE Bulletin Volume 45, No. 12, pp. 1613-1621 on Communication, December 1997 Ｍ．Ｌｕｉｓｅ、Ｍ．Ｍａｒｓｅｌｌｉ、及びＲ．Ｒｅｇｇｉａｎｎｉｎｉ共著「ＯＦＤＭシステムのための搬送周波数取得及び追跡」、通信に関するＩＥＥＥ会報第４４巻、第１１号、１５９０〜１５９８頁、１９９６年１１月M.M. Luise, M.M. Marselli, and R.W. Reggiannini, “Acquisition and Tracking of Carrier Frequency for OFDM System”, IEEE Bulletin Volume 44, No. 11, pp. 1590-1598, November 1996 on Communication, November 1996 Ｊ．Ｊ．ｖａｎ ｄｅ Ｂｅｅｋ、Ｍ．Ｓａｎｄｅｌｌ、及びＰ．Ｏ．Ｂｏｒｊｅｓｓｏｎ共著「ＯＦＤＭシステムにおいて時間及び周波数オフセットのＭＬ推定」、信号処理に関するＩＥＥＥ会報、第４５巻、第７号、１８００〜１８０５頁、１９９７年７月J. et al. J. et al. van de Beek, M.M. Sandell, and P.M. O. Borjesson, “ML Estimation of Time and Frequency Offset in OFDM Systems”, IEEE Bulletin on Signal Processing, Vol. 45, No. 7, 1800-1805, July 1997 Ｋ．Ｌｅｅ及びＪ．Ｃｈｕｎ共著「直交トレーニングシーケンスを用いたＭＩＭＯ及びＯＦＤＭシステムのための周波数オフセット推定」、「Ｖｅｈ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．」に関するＩＥＥＥ会報、第５６巻、第１号、１４６〜１５６頁、２００７年１月K. Lee and J.H. Chuun, “Frequency Offset Estimation for MIMO and OFDM Systems Using Orthogonal Training Sequences,” IEEE Bulletin on “Veh. Technol.”, Vol. 56, No. 1, pp. 146-156, January 2007 Ｍ．Ｇｈｏｇｈｏ及びＡ．Ｓｗａｍｉ共著「ＭＩＭＯシステム内多経路チャネル及び周波数オフセット推定のためのトレーニング設計」、信号処理に関するＩＥＥＥ会報、第５４巻、第１０号、３９５７〜３９６５頁、２００５年１０月M.M. Ghoghho and A.M. Swami, “Training Design for Multipath Channel and Frequency Offset Estimation in MIMO Systems”, IEEE Bulletin on Signal Processing, Vol. 54, No. 10, 3957-3965, October 2005 Ｃ．Ｏｂｅｒｌｉ及びＢ．Ｄａｎｅｓｈｒａｄ共著「ＭＩＭＯＯＦＤＭのための最大尤度追跡アルゴリズム」、２００４年ＩＥＥＥ国際会議、第４巻、２００４年６月４日〜２４日、２４６８〜２４７２頁C. Oberli and B.M. Daneshrad, “Maximum Likelihood Tracking Algorithm for MIMOOFDM”, 2004 IEEE International Conference, Vol. 4, June 4-24, 2004, pp. 2468-2472 Ａ．Ｋａｎｎａｎ、Ｔ．Ｐ．Ｋｒａｕｓｓ、及びＭ．Ｄ．Ｚｏｌｔｏｗｓｋｉ共著「不完全タイミング及び搬送波同期下での同一チャネル信号の分離」、「Ｖｅｈ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．」に関するＩＥＥＥ会報、第５０巻、第１号、７９〜９６頁、２００１年１月A. Kannan, T.A. P. Krauss, and M.C. D. Zoltowski co-author, “Separation of co-channel signals under imperfect timing and carrier synchronization”, “Veh.Technol.”, IEEE Journal, Vol. 50, No. 1, pp. 79-96, January 2001 Ｔ．Ｔａｎｇ及びＲ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ共著「ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステム［移動無線］のための共同周波数オフセット推定及び干渉相殺」、２００４年、ＶＴＣ２００４年秋、２００４年ＩＥＥＥ６０回車両技術会議、第３巻、１５５３〜１５５７頁、２００４年９月２６〜２９日T. T. Tang and R.A. W. Co-authored by Heath, “Joint Frequency Offset Estimation and Interference Cancellation for MIMO-OFDM System [Mobile Radio]”, 2004, VTC 2004 Fall, 2004 IEEE 60th Vehicle Technology Conference, Volume 3, pp. 1535-1557, September 2004 26-29 days Ｘ．Ｄａｉ著「連続的なパイロットを使用したＯＦＤＭ／ＳＤＭＡシステムのための搬送周波数オフセット推定」、通信に関するＩＥＥＥ講演論文集、第１５２巻、６２４〜６３２頁、２００５年１０月７日X. Dai, "Carrier frequency offset estimation for OFDM / SDMA system using continuous pilot", IEEE Proceedings on Communication, Vol. 152, 624-632, October 7, 2005 Ｌ．Ｈａｒｉｎｇ、Ｓ．Ｂｉｅｄｅｒ、及びＡ．Ｃｚｙｌｗｉｋ共著「マルチユーザＯＦＤＭシステムにおいて残留搬送波及びサンプリング周波数同期」、２００６年ＶＴＣ、２００６年春、ＩＥＥＥ第６３回車両技術会議、第４巻、１９３７〜１９４１頁、２００６年L. Haring, S.M. Bieder, and A.A. Czylwik, "Residual carrier and sampling frequency synchronization in multi-user OFDM system", 2006 VTC, Spring 2006, IEEE 63rd Vehicle Technology Conference, Vol. 4, pp. 1937-1941, 2006 Ｏ．Ｂｅｓｓｏｎ及びＰ．Ｓｔｏｉｃａ共著「周波数オフセットを備えたＭＩＭＯ平坦フェーディングチャネルのパラメータ推定に関して」、信号処理に関するＩＥＥＥ会報、第５１巻、第３号、６０２〜６１３頁、２００３年３月米国特許出願第２００６００２３８０３号O. Besson and P.M. 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Serpedin, “Coarse Frames and Carrier Synchronization in OFDM Systems: New Metrics and Comparison”, IEEE Bulletin on Wireless Communications, Vol. 3, No. 4, 1271-1284, July 2004 Ｍ．Ｍｏｒｅｌｌｉ、Ａ．Ｎ．Ｄ．Ａｎｄｒｅａ、及びＵ．Ｍｅｎｇａｌｉ共著「ＯＦＤＭシステムにおける周波数のあいまいさの解決」、ＩＥＥＥ通信レター、第４巻、第４号、１３４〜１３６、２０００年４月M.M. Morelli, A.M. N. D. Andrew and U. Co-authored by Mengali, “Resolution of frequency ambiguity in OFDM systems”, IEEE Communication Letter, Vol. 4, No., 134-136, April 2000 Ｍ．Ｍｏｒｅｌｌｉ及びＵ．Ｍｅｎｇａｌｉ共著「ＯＦＤＭ用途のための改良型周波数オフセット推定器」、ＩＥＥＥ通信レター、第３巻、第３号、７５〜７７、１９９９年３月M.M. Morelli and U.S. Co-authored by Mengali, “An Improved Frequency Offset Estimator for OFDM Applications,” IEEE Communications Letter, Vol. 3, No. 3, 75-77, March 1999 Ｄ．Ｃｈｕ著「良好な周期的相関特性（一致）による多相コード」、情報理論に関するＩＥＥＥ会報、第５２巻、第４号、５３１〜５３２頁、１９７２年７月D. Chu, “Polyphase Code with Good Periodic Correlation Characteristics (Match)”, IEEE Bulletin on Information Theory, Vol. 52, No. 4, pp. 531-532, July 1972 ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｄｍａｔｅｃｈ．ｃｏｍ／ｐｒｏｄｕｃｔｓ／ｗｈａｔ ｍｉｍｏ ｄｅｌｉｖｅｒｓ．ｉｓｐ「Ｑｕａｌｃｏｍｍ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ」http: // www. cdmate. com / products / what mimo deliverers. isp “Qualcomm Incorporated” ムーアの法則、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｎｔｅｌ．ｃｏｍ／ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ／ｍｏｏｒｅｓｌａｗ／Moore's Law, http: // www. intel. com / technology / mooreslaw /

しかし、実際には、このようなシステムは、実施するのが極端に困難であり、かつ有用性に限界がある。１つには、スループットの改善を達成するために維持すべきである装置当たり最低２つの個別の通信経路が現在存在し、第２の中継リンクは、利用可能性が不確定なものであることが多い。また、装置は、それらが最低でも第２の通信サブシステムとより大きな計算の必要性とを有するので、より高額であり、物理的に大型化し、かつ消費電力が増大する。更に、システムは、潜在的に様々な通信リンクを通じて、全ての装置の非常に高度なリアルタイムの連携に依存している。最後に、同時チャネル利用（例えば、ＭＩＭＯ技術を利用した同時の電話通話の伝達）が増大すると、各装置に対して計算負荷が増大し（チャネル利用が線形に増加する時に潜在的に指数的に）、これは、厳しい電力及びサイズの制約を有する携帯式装置にとって非常に非実用的である場合がある。   In practice, however, such systems are extremely difficult to implement and have limited usefulness. For one thing, there are currently at least two separate communication paths per device that should be maintained to achieve improved throughput, and the second relay link is of uncertain availability. There are many. Devices are also more expensive, physically larger, and consume more power because they have at least a second communication subsystem and a greater computational need. In addition, the system relies on a very sophisticated real-time collaboration of all devices, potentially through various communication links. Finally, as simultaneous channel usage (eg, transmission of simultaneous telephone calls using MIMO technology) increases, the computational load on each device increases (potentially exponentially as channel usage increases linearly). ), Which can be very impractical for portable devices with stringent power and size constraints.

マルチユーザ（ＭＵ）送信を備えた多重アンテナシステム（ＭＡＳ）（ＭＵ−ＭＡＳ）における周波数オフセット及び位相オフセットを補正するためのシステム及び方法を説明する。例えば、本発明の一実施形態による方法は、トレーニング信号を基地局の各アンテナから、周波数オフセット補正データを生成するために各トレーニング信号を解析する複数の無線クライアント装置の１つ又は各々に送信して、基地局で周波数オフセット補正データを受信する段階と、送信機において周波数オフセットを事前相殺するために周波数オフセット補正データに基づいてＭＵ−ＭＡＳプリコーダ重みを計算する段階と、基地局の各アンテナに対してプリコーディングされたトレーニング信号を生成するために、ＭＵ−ＭＡＳプリコーダ重みを使用してトレーニング信号をプリコーディングする段階と、基地局の各アンテナから、各々がチャネル特徴付けデータを生成するために各トレーニング信号を解析する複数の無線クライアント装置の各々に、プリコーディングされたトレーニング信号を送信して、基地局でチャネル特徴付けデータを受信する段階と、チャネル特徴付けデータに基づいて、周波数及び位相オフセット及び／又はユーザ間干渉を事前相殺するために計算される複数のＭＵ−ＭＡＳプリコーダ重みを計算する段階と、基地局の各アンテナに対するプリコーディングされたデータ信号を生成するために、ＭＵ−ＭＡＳプリコーダ重みを使用してデータをプリコーディングする段階と、プリコーディングされたデータ信号を基地局の各アンテナを通じて各それぞれのクライアント装置に送信する段階とを含む。   Systems and methods for correcting frequency and phase offsets in a multiple antenna system (MAS) (MU-MAS) with multi-user (MU) transmission are described. For example, a method according to an embodiment of the present invention transmits a training signal from each antenna of a base station to one or each of a plurality of wireless client devices that analyze each training signal to generate frequency offset correction data. Receiving frequency offset correction data at the base station; calculating MU-MAS precoder weights based on the frequency offset correction data to pre-cancel the frequency offset at the transmitter; and Pre-training the training signal using MU-MAS precoder weights to generate pre-coded training signals for each of the base station antennas, each for generating channel characterization data Multiple wireless clients that analyze each training signal Transmitting pre-coded training signals to each of the devices and receiving channel characterization data at the base station and pre-cancelling frequency and phase offset and / or inter-user interference based on the channel characterization data Calculating a plurality of MU-MAS precoder weights to be calculated, and precoding the data using the MU-MAS precoder weights to generate a precoded data signal for each antenna of the base station. And transmitting a precoded data signal to each respective client device through each antenna of the base station.

図面に関連の以下の詳細説明から、本発明の理解を深めることができる。   A better understanding of the present invention can be obtained from the following detailed description in conjunction with the drawings.

従来技術のＭＩＭＯシステムを示す図である。It is a figure which shows the MIMO system of a prior art. 複数の単一アンテナクライアント装置と通信するＮ本アンテナ基地局を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating N antenna base stations communicating with a plurality of single antenna client devices. ３つの単一アンテナクライアント装置と通信する３本アンテナ基地局を示す図である。FIG. 6 illustrates a three antenna base station communicating with three single antenna client devices. 本発明の一実施形態において使用されるトレーニング信号法を示す図である。FIG. 4 shows a training signal method used in one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態によるクライアント装置から基地局に送信されたチャネル特徴付けデータを示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating channel characterization data transmitted from a client device to a base station according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態による多重入力分散出力（ＭＩＤＯ）下流側送信を示す図である。FIG. 4 illustrates multiple input distributed output (Mido) downstream transmission according to one embodiment of the invention. 本発明の一実施形態による多重入力多重出力（ＭＩＭＯ）上流側送信を示す図である。FIG. 6 illustrates multiple input multiple output (MIMO) upstream transmission according to one embodiment of the invention. 本発明の一実施形態によりスループットを割り当てるために異なるクライアント群を循環する基地局を示す図である。FIG. 6 illustrates a base station that circulates through different client groups to allocate throughput according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態による近接度に基づくクライアントのグループ分けを示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating grouping of clients based on proximity according to an exemplary embodiment of the present invention. ＮＶＩＳシステム内に使用された本発明の実施形態を示す図である。FIG. 2 illustrates an embodiment of the present invention used in an NVIS system. Ｉ／Ｑ補正機能ユニットを有するＤＩＤＯ送信機の実施形態を示す図である。FIG. 2 shows an embodiment of a DIDO transmitter having an I / Q correction functional unit. Ｉ／Ｑ補正機能ユニットを有するＤＩＤＯ受信機を示す図である。It is a figure which shows the DIDO receiver which has an I / Q correction functional unit. Ｉ／Ｑ補正を備えたＤＩＤＯ−ＯＦＤＭシステムの一実施形態を示す図である。1 illustrates one embodiment of a DIDO-OFDM system with I / Q correction. FIG. Ｉ／Ｑ補正の有無によるＤＩＤＯ２×２性能の一実施形態を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating one embodiment of DIDO 2 × 2 performance with and without I / Q correction. Ｉ／Ｑ補正の有無によるＤＩＤＯ２×２性能の一実施形態を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating one embodiment of DIDO 2 × 2 performance with and without I / Q correction. 異なるＱＡＭ配列に対するＩ／Ｑ補正の有無によるＳＥＲ（符号誤り率）の一実施形態を示す図である。It is a figure which shows one Embodiment of SER (code error rate) by the presence or absence of I / Q correction with respect to a different QAM arrangement | sequence. 異なるユーザ装置位置における補正の有無によるＤＩＤＯ２×２性能の一実施形態を示す図である。FIG. 6 illustrates an embodiment of DIDO 2 × 2 performance with and without correction at different user device positions. 理想的（ｉ．ｉ．ｄ．（独立かつ同一分散の））チャネルにおけるＩ／Ｑ補正に有無によるＳＥＲの一実施形態を示す図である。FIG. 6 illustrates one embodiment of a SER with and without I / Q correction in an ideal (iid (independent and covariant)) channel. 適応ＤＩＤＯシステムの送信機フレームワークの一実施形態を示す図である。FIG. 2 illustrates one embodiment of a transmitter framework for an adaptive DIDO system. 適応ＤＩＤＯシステムの受信機フレームワークの一実施形態を示す図である。FIG. 3 illustrates one embodiment of a receiver framework for an adaptive DIDO system. 適応ＤＩＤＯ−ＯＦＤＭの方法の一実施形態を示す図である。FIG. 4 illustrates an embodiment of an adaptive DIDO-OFDM method. ＤＩＤＯ測定のためのアンテナ配置の一実施形態を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an embodiment of an antenna arrangement for DIDO measurement. 異次数ＤＩＤＯシステムのアレイ構成の実施形態を示す図である。It is a figure which shows embodiment of the array structure of a different-order DIDO system. 異次数ＤＩＤＯシステムの性能を示す図である。It is a figure which shows the performance of an odd-order DIDO system. ＤＩＤＯ測定のアンテナ配置の一実施形態を示す図である。It is a figure which shows one Embodiment of the antenna arrangement | positioning of DIDO measurement. ユーザ装置位置の関数としての４−ＱＡＭ及びＦＥＣ率１／２によるＤＩＤＯ２ｘ２性能の一実施形態を示す図である。FIG. 6 illustrates one embodiment of DIDO2 × 2 performance with 4-QAM and FEC rate 1/2 as a function of user equipment location. ＤＩＤＯ測定のアンテナ配置の一実施形態を示す図である。It is a figure which shows one Embodiment of the antenna arrangement | positioning of DIDO measurement. 一実施形態においてＤＩＤＯ８ｘ８がより低いＴＸ電力要件に向けてＤＩＤＯ２ｘ２よりも大きなＳＥをもたらす方法を示す図である。FIG. 6 illustrates how DIDO 8x8 provides a greater SE than DIDO 2x2 for lower TX power requirements in one embodiment. アンテナ選択によるＤＩＤＯ２ｘ２性能の一実施形態を示す図である。FIG. 6 illustrates one embodiment of DIDO2x2 performance with antenna selection. ｉ．ｉ．ｄ．チャネルにおける異なるＤＩＤＯプリコーディング方式の平均ビット誤り率（ＢＥＲ）性能を示す図である。i. i. d. FIG. 6 shows average bit error rate (BER) performance of different DIDO precoding schemes in a channel. ｉ．ｉ．ｄ．チャネルにおける余分な送信アンテナ数の関数としてのＡＳｅｌの信号対ノイズ比（ＳＮＲ）利得を示す図である。i. i. d. FIG. 6 illustrates ASel signal-to-noise ratio (SNR) gain as a function of the number of extra transmit antennas in a channel. ｉ．ｉ．ｄ．チャネルにおける１本及び２本の余分のアンテナによるブロック対角化（ＢＤ）及びＡＳｅｌに対するユーザ数（Ｍ）の関数としてＳＮＲ閾値を示す図である。i. i. d. FIG. 7 shows SNR threshold as a function of block diagonalization (BD) with 1 and 2 extra antennas in the channel and number of users (M) for ASel. 角度広がり（ＡＳ）の異なる値を有する同じ角度方向に位置する２人のユーザに対するＢＥＲ対ユーザ当たりの平均ＳＮＲを示す図である。FIG. 6 shows the BER versus average SNR per user for two users located in the same angular direction with different values of angular spread (AS). 図３３と類似であるがユーザ間のより大きい角度分離を有する結果を示す図である。FIG. 34 shows results similar to FIG. 33 but with greater angular separation between users. ユーザの平均到着角（ＡＯＡ）の異なる値に対するＡＳの関数としてのＳＮＲ閾値をプロットした図である。FIG. 6 is a plot of SNR threshold as a function of AS for different values of user average arrival angle (AOA). ５人のユーザの例示的な事例に対するＳＮＲ閾値を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing SNR thresholds for an exemplary case of 5 users. ２つのユーザ事例に対する１本及び２本の余分なアンテナによるＢＤ及びＡＳｅｌのＳＮＲ閾値の比較を与える図である。FIG. 6 provides a comparison of BD and ASel SNR thresholds with one and two extra antennas for two user cases. 図３７と類似のものであるが５人のユーザの事例に対する結果を示す図である。FIG. 38 is a diagram similar to FIG. 37 but showing the results for the case of five users. ＡＳの異なる値によるＢＤ方式のＳＮＲ閾値を示す図である。It is a figure which shows the SNR threshold value of BD system by the value from which AS differs. １本及び２本の余分なアンテナによるＢＤ及びＡＳｅｌに対するＡＳ＝０．１°での空間相関チャネルにおけるＳＮＲ閾値を示す図である。FIG. 6 shows the SNR threshold in a spatial correlation channel at AS = 0.1 ° for BD and ASel with one and two extra antennas. ＡＳ＝５°での２つ多いチャネルのシナリオに対するＳＮＲ閾値の計算を示す図である。FIG. 6 shows the calculation of SNR threshold for a scenario with two more channels at AS = 5 °. ＡＳ＝１０°での２つ多いチャネルのシナリオに対するＳＮＲ閾値の計算を示す図である。FIG. 6 illustrates the calculation of SNR threshold for a scenario with two more channels at AS = 10 °. １本及び２本の余分なアンテナによるＢＤ及びＡＳｅｌ方式に対するそれぞれユーザ数（Ｍ）及び角度広がり（ＡＳ）の関数としてのＳＮＲ閾値を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing SNR thresholds as a function of the number of users (M) and angular spread (AS) for BD and ASel systems with one and two extra antennas, respectively. １本及び２本の余分なアンテナによるＢＤ及びＡＳｅｌ方式に対するそれぞれユーザ数（Ｍ）及び角度広がり（ＡＳ）の関数としてのＳＮＲ閾値を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing SNR thresholds as a function of the number of users (M) and angular spread (AS) for BD and ASel systems with one and two extra antennas, respectively. 周波数オフセット推定器／補正器を装備した受信機を示す図である。FIG. 2 shows a receiver equipped with a frequency offset estimator / corrector. 本発明の一実施形態によるＤＩＤＯ２ｘ２システムモデルを示す図である。FIG. 3 illustrates a DIDO 2 × 2 system model according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態による方法を示す図である。FIG. 3 illustrates a method according to an embodiment of the invention. 周波数オフセットの有無によるＤＩＤＯ２×２システムのＳＥＲ結果を示す図である。It is a figure which shows the SER result of the DIDO2x2 system by the presence or absence of a frequency offset. ＳＮＲ閾値に関して異なるＤＩＤＯ方式の性能を比較する図である。It is a figure which compares the performance of a different DIDO system regarding an SNR threshold value. 方法の異なる実施形態に必要とされるオーバーヘッドの量を比較する図である。FIG. 6 compares the amount of overhead required for different embodiments of the method. ｆmax＝２Ｈｚの小さい周波数オフセット及び整数オフセット補正なしでのシミュレーションを示す図である。FIG. 6 is a diagram showing a simulation without a small frequency offset of f max = 2 Hz and integer offset correction. 整数オフセット推定器の電源切断時の結果を示す図である。It is a figure which shows the result at the time of power-off of an integer offset estimator.

以下の説明では、説明上、本発明を完全に理解することができるように多くの特定の詳細に対して説明する。しかし、これらの特定の詳細の一部がなくても本発明を実施することができることが当業者に明らかであろう。他の場合では、本発明の根本的な原理を曖昧にすることを回避するために、公知の構造及び装置は、ブロック図の形式で示されている。   In the following description, for purposes of explanation, numerous specific details are set forth in order to provide a thorough understanding of the present invention. However, it will be apparent to those skilled in the art that the present invention may be practiced without some of these specific details. In other instances, well-known structures and devices are shown in block diagram form in order to avoid obscuring the underlying principles of the invention.

図１は、送信アンテナ１０４及び受信アンテナ１０５を有する従来技術のＭＩＭＯシステムを示している。このようなシステムは、通常は、利用可能なチャネルで達成可能と思われるスループットの３倍までをもたらすことができる。本発明に対する公開文献に説明されているこのようなＭＩＭＯシステムの細部を実施するいくつかの異なる手法があり、以下の説明では、１つのこのような手法に対して説明する。   FIG. 1 shows a prior art MIMO system having a transmit antenna 104 and a receive antenna 105. Such a system can typically provide up to three times the throughput that would be achievable with available channels. There are several different ways of implementing the details of such a MIMO system as described in the published literature for the present invention, and the following description describes one such approach.

データが図１のＭＩＭＯシステムにおいて送信される前に、チャネルは「特徴付けられる」。これは、送信アンテナ１０４の各々から受信機１０５の各々に「トレーニング信号」を最初に送信することによって達成される。トレーニング信号は、符号化及び変調サブシステム１０２によって生成され、Ｄ／Ａ変換器（図示せず）によりアナログに変換された後に、連続して各送信機１０３によりベースバンドからＲＦに変換される。それぞれのＲＦ受信機１０６に結合された各受信アンテナ１０５は、各トレーニング信号を受信してベースバンドに変換する。ベースバンド信号は、Ｄ／Ａ変換器（図示せず）によりデジタルに変換され、信号処理サブシステム１０７は、トレーニング信号を特徴付ける。各信号の特徴付けは、例えば、受信機内部の基準に対する位相及び振幅、絶対基準、相対基準、固有ノイズ、又は他のファクタを含む多くのファクタを含むことができる。各信号の特徴付けは、典型的には、チャネルにわたって送信された時の信号のいくつかの態様の位相及び振幅の変化を特徴付けるベクトルとして定められる。例えば、直交振幅変調（ＱＡＭ）変調された信号においては、特徴付けは、信号のいくつかの多経路画像の位相オフセット及び振幅オフセットのベクトルであり得る。別の例として、直交周波数分割多重化（ＯＦＤＭ）変調された信号においては、それは、ＯＦＤＭスペクトル内の個々の副信号のいくつか又は全ての位相オフセット及び振幅オフセットのベクトルであり得る。   A channel is “characterized” before data is transmitted in the MIMO system of FIG. This is accomplished by first transmitting a “training signal” from each of the transmit antennas 104 to each of the receivers 105. The training signal is generated by the encoding and modulation subsystem 102, converted to analog by a D / A converter (not shown), and then continuously converted from baseband to RF by each transmitter 103. Each receive antenna 105 coupled to a respective RF receiver 106 receives each training signal and converts it to baseband. The baseband signal is converted to digital by a D / A converter (not shown), and the signal processing subsystem 107 characterizes the training signal. The characterization of each signal can include a number of factors including, for example, phase and amplitude relative to the reference within the receiver, absolute reference, relative reference, intrinsic noise, or other factors. The characterization of each signal is typically defined as a vector that characterizes the phase and amplitude changes of some aspects of the signal when transmitted over the channel. For example, in a quadrature amplitude modulation (QAM) modulated signal, the characterization may be a vector of phase and amplitude offsets of several multipath images of the signal. As another example, in an Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) modulated signal, it can be a vector of phase offsets and amplitude offsets of some or all of the individual subsignals in the OFDM spectrum.

信号処理サブシステム１０７は、各受信アンテナ１０５及び対応する受信機１０６により受信したチャネル特徴付けを格納する。全ての３つの送信アンテナ１０４がトレーニング信号送信を完了した後、信号処理サブシステム１０７は、３つの受信アンテナ１０５の各々に対して３つのチャネル特徴付けを格納し、したがって、チャネル特徴付け行列「Ｈ」と指定された３ｘ３行列１０８をもたらす。各個々の行列要素Ｈi、jは、受信アンテナ１０５ｊにより受信される送信アンテナ１０４ｉのトレーニング信号送信のチャネル特徴付けである（一般的に、上述のようにベクトルである）。 The signal processing subsystem 107 stores the channel characterization received by each receive antenna 105 and corresponding receiver 106. After all three transmit antennas 104 have completed training signal transmission, the signal processing subsystem 107 stores three channel characterizations for each of the three receive antennas 105, and thus the channel characterization matrix “H Resulting in a 3 × 3 matrix 108 designated “ Each individual matrix element H i, j is a channel characterization of the training signal transmission of transmit antenna 104i received by receive antenna 105j (generally a vector as described above).

この時点で、信号処理サブシステム１０７は、行列Ｈ１０８の転置してＨ-1を生成し、送信アンテナ１０４からの実データの送信を待つ。利用可能な文献に説明されている従来技術の様々なＭＩＭＯ技術は、Ｈ行列１０８が転置可能であることを保証するために利用することができることに注意されたい。 At this point, the signal processing subsystem 107 transposes the matrix H108 to generate H− 1 , and waits for transmission of actual data from the transmission antenna 104. Note that various prior art MIMO techniques described in the available literature can be used to ensure that the H matrix 108 can be transposed.

作動面においては、送信すべきデータのペイロードは、データ入力サブシステム１００に呈示される。次に、符号化及び変調サブシステム１０２に呈示される前に分割器１０１により３つの部分に分割される。例えば、ペイロードが「ａｂｃｄｅｆ」のＡＳＣＩＩビットである場合、分割器１０１により、「ａｄ」、「ｂｅ」、及び「ｃｆ」に対してＡＳＣＩＩビットの３つのサブペイロードに分割することができる。次に、これらのサブペイロードの各々は、符号化及び変調サブシステム１０２に個々に呈示される。   In operation, the payload of data to be transmitted is presented to the data input subsystem 100. It is then divided into three parts by the divider 101 before being presented to the encoding and modulation subsystem 102. For example, when the payload is ASCII bits of “abcdef”, the divider 101 can divide the payload into three sub-payloads of ASCII bits for “ad”, “be”, and “cf”. Each of these subpayloads is then individually presented to the encoding and modulation subsystem 102.

サブペイロードの各々は、各信号の統計的独立性及び誤差補正機能の両方に適する符号化システムを使用することによって個々に符号化される。これらには、Ｒｅｅｄ−Ｓｏｌｏｍｏｎコーディング、Ｖｉｔｅｒｂｉコーディング、及び「Ｔｕｒｂｏ Ｃｏｄｅｓ」が含まれるが、これらに限定されない。最後に、３つの符号化されたサブペイロードの各々は、チャネルに対して適切な変調方式で変調される。変調手法の例は、差動位相シフトキー（ＤＰＳＫ）変調、６４−ＱＡＭ変調、及びＯＦＤＭである。ここで、ＭＩＭＯによって提供されるダイバーシチ利得は、同じチャネルを利用してＳＩＳＯ（単入力単出力）システム内で他の場合に達成可能であると思われるよりも高次の変調配列を可能にすることに注意すべきである。各符号化及び変調された信号は、次に、Ｄ／Ａ変換ユニット（図示せず）によるＤ／Ａ変換及び各送信機１０３によるＲＦ生成後に固有のアンテナ１０４を通じて送信される。   Each of the sub-payloads is individually encoded by using an encoding system that is suitable for both the statistical independence of each signal and the error correction function. These include, but are not limited to, Reed-Solomon coding, Viterbi coding, and “Turbo Codes”. Finally, each of the three encoded sub-payloads is modulated with an appropriate modulation scheme for the channel. Examples of modulation techniques are differential phase shift key (DPSK) modulation, 64-QAM modulation, and OFDM. Here, the diversity gain provided by MIMO allows higher order modulation arrangements than would otherwise be achievable within a SISO (single input single output) system utilizing the same channel. It should be noted. Each encoded and modulated signal is then transmitted through a unique antenna 104 after D / A conversion by a D / A conversion unit (not shown) and RF generation by each transmitter 103.

適切な空間ダイバーシチが送受信アンテナの間に存在すると仮定すると、受信アンテナ１０５の各々は、アンテナ１０４から３つの送信信号の異なる組合せを受信することになる。各信号は、受信されると各ＲＦ受信機１０６によりベースバンドに変換され、Ａ／Ｄ変換器（図示せず）によりデジタル化される。ｙnが第ｎ番目の受信アンテナ１０５により受信した信号であり、Ｘnが第ｎ番目の送信アンテナ１０４により送信される信号であり、Ｎがノイズである場合、これを以下の３つの方程式により説明することができる。
y1 = x1 H11 + x2 H12 + x3 H13 + N
y2 = x1 H21 + x2 H22 + x3 H23 + N
y3 = x1 H31 + x2 H32 + x3 H33 + N Assuming that adequate spatial diversity exists between the transmit and receive antennas, each receive antenna 105 will receive a different combination of three transmit signals from antenna 104. As each signal is received, it is converted to baseband by each RF receiver 106 and digitized by an A / D converter (not shown). y n is the signal received by the n-th receive antenna 105, a signal is X n are sent by the n-th transmit antenna 104, where N is a noise, the three equations below this Can be explained.
y 1 = x 1 H 11 + x 2 H 12 + x 3 H 13 + N
y 2 = x 1 H 21 + x 2 H 22 + x 3 H 23 + N
y 3 = x 1 H 31 + x 2 H 32 + x 3 H 33 + N

これが３つの未知数による３つの方程式のシステムであることを考慮すると、信号処理サブシステム１０７は、ｘ1、ｘ2、及びｘ3を導出することは線形代数の問題である（Ｎが信号の復号化を可能にするのに十分に低いレベルであると仮定して）。
x1 = y1H-1 11 + y2H-1 12 + y3H-1 13
x2 = y1H-1 21 + y2H-1 22 + y3H-1 23
x3 = y1H-1 31 + y2H-1 32 + y3H-1 33 Considering that this is a system of three equations with three unknowns, it is a linear algebra problem that the signal processing subsystem 107 derives x 1 , x 2 , and x 3 (N is the signal decoding). Assuming that the level is low enough to enable
x 1 = y 1 H -1 11 + y 2 H -1 12 + y 3 H -1 13
x 2 = y 1 H -1 21 + y 2 H -1 22 + y 3 H -1 23
x 3 = y 1 H -1 31 + y 2 H -1 32 + y 3 H -1 33

３つの送信信号ｘnがこのようにして導出された状態で、分割器１０１により最初に分離された３つのビットストリームを回復するために信号処理サブシステム１０７により復調、復号、及び誤差補正される。これらのビットストリームは、結合器ユニット１０８内で結合され、データ出力１０９から単一のデータストリームとして出力される。システムの堅牢性がノイズ機能障害を克服することができると仮定すると、データ出力１０９は、データ入力１００に導入されたのと同じビットストリームを生成する。 With the three transmitted signals x n derived in this way, the signal processing subsystem 107 demodulates, decodes and error corrects to recover the three bit streams initially separated by the divider 101. . These bit streams are combined in combiner unit 108 and output from data output 109 as a single data stream. Assuming that the robustness of the system can overcome the noise dysfunction, the data output 109 produces the same bitstream introduced at the data input 100.

上述の従来技術のシステムが、通常４本までのアンテナ、恐らく１０本まで多くのアンテナまで実用的であるが、本発明の開示の「背景技術」の節で説明した理由から、多数のアンテナ（例えば２５、１００、又は１０００本）では非実用的になる。   The prior art system described above is practical for up to 4 antennas, perhaps up to 10 antennas, but for the reasons described in the “Background” section of the present disclosure, a number of antennas ( For example, 25, 100, or 1000) becomes impractical.

一般的に、このような従来技術のシステムは双方向であり、かつ戻り経路は、逆にされるが正確に同じ方法で実施され、通信チャネルの各側は、送信サブシステム及び受信サブシステムの両方を有する。   In general, such prior art systems are bi-directional, and the return path is reversed but implemented in exactly the same way, and each side of the communication channel is connected to the transmitting and receiving subsystems. Have both.

図２は、本発明の一実施形態を示しており、基地局（ＢＳ）２００は、「ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）」インタフェース（例えば、Ｔ１又は他の高速接続を通じて「インターネット」への）２０１で構成され、いくつか（Ｎ）のアンテナ２０２が設けられている。取りあえず、固定位置から１組のクライアントと無線で通信するあらゆる無電局を指すために「基地局」という用語を使用する。基地局の例は、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）又はＷＡＮアンテナ鉄塔又はアンテナアレイ内のアクセスポイントである。基地局２００から無線でサービスを提供される各々が１本のアンテナを有するいくつかのクライアント装置２０３〜２０７が存在する。この例の目的上、無線ネットワークを装備したパーソナルコンピュータであるクライアント装置２０３〜２０７にサービスを提供しているオフィス環境に位置するような基地局に対して考えることが最も簡単であるが、このアーキテクチャは、屋内、屋外共、基地局が無線クライアントにサービスを提供している多くの用途に適用される。例えば、基地局は、携帯電話塔、又はテレビ放送塔を基地にすることができる。一実施形態では、基地局２００は、本出願の出願人に譲渡され、かつ引用により本明細書に組み込まれている２００４年４月２０日出願の「時空間符号化を使用して近垂直入射上空波（ＮＶＩＳ）通信を改善するシステム及び方法」という名称の現在特許出願中の米国特許出願出願番号第１０／８１７、７３１号に説明されているように、地上に位置決めされ、信号を電離層から跳ね戻すためにＨＦ周波数（例えば、２４ＭＨｚまでの周波数）で上方に送信するように構成される。   FIG. 2 illustrates one embodiment of the present invention, in which a base station (BS) 200 is connected at a “wide area network (WAN)” interface (eg, to the “Internet” through T1 or other high-speed connection) 201. There are several (N) antennas 202 configured. For the time being, the term “base station” is used to refer to any wireless station that communicates wirelessly with a set of clients from a fixed location. An example of a base station is a wireless local area network (WLAN) or an access point in a WAN antenna tower or antenna array. There are several client devices 203-207, each of which is served by the base station 200 wirelessly, each having one antenna. For the purposes of this example, it is easiest to consider for a base station located in an office environment that provides services to client devices 203-207, which are personal computers equipped with a wireless network. Applies to many applications where the base station provides services to wireless clients, both indoors and outdoors. For example, the base station can be based on a mobile phone tower or a television broadcast tower. In one embodiment, the base station 200 is assigned near-normal incidence using space-time coding, filed April 20, 2004, assigned to the assignee of the present application and incorporated herein by reference. System and method for improving over-the-air (NVIS) communications ", as described in currently patent-pending US patent application Ser. No. 10 / 817,731, entitled“ System and Method for Improving Over-the-Air (NVIS) Communication ”. It is configured to transmit upwards at HF frequencies (eg, frequencies up to 24 MHz) for bounce back.

上述の基地局２００及びクライアント装置２０３〜２０７に関連のある一定の詳細は、例示のためにすぎず、本発明の根本的な原理に従う上で必要とされるものではない。例えば、基地局は、デジタルビデオ配信に使用されるような特定用途向け広域ネットワークを含むＷＡＮインタフェース２０１を通じて様々な異なる形式の広域ネットワークに接続することができる。同様に、クライアント装置は、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、受信機、及び無線カメラを含むがこれらに限定されないあらゆる種類の無線データ処理及び／又は通信装置とすることができる。   Certain details related to the above-described base station 200 and client devices 203-207 are for illustrative purposes only and are not required in accordance with the underlying principles of the present invention. For example, a base station can connect to a variety of different types of wide area networks through a WAN interface 201 that includes an application specific wide area network such as that used for digital video distribution. Similarly, a client device can be any type of wireless data processing and / or communication device, including but not limited to a mobile phone, a personal digital assistant (PDA), a receiver, and a wireless camera.

一実施形態では、あたかも基地局が従来技術のＭＩＭＯ送受信機であるかのように各々が空間相関のない信号を送信及び受信するように、基地局のｎ本のアンテナ２０２は、空間的に分離される。「背景技術」で上述のように、λ／６（すなわち、１／６波長）以内の間隔で設置したアンテナが、ＭＩＭＯからのスループットの増大を見事に達成しているが、全体的に、これらの基地局アンテナが設けられる間隔が増大するほど、システム性能が良くなり、λ／２が望ましい最小値であるという実験が行われている。言うまでもなく、本発明の根本的な原理は、アンテナ間のいかなる特定の分離にも限定されるものではない。   In one embodiment, the n antennas 202 of the base station are spatially separated so that each transmits and receives signals with no spatial correlation as if the base station were prior art MIMO transceivers. Is done. As described above in “Background Art”, antennas installed at intervals within λ / 6 (that is, 1/6 wavelength) have achieved a great increase in throughput from MIMO. Experiments have been conducted to improve system performance and increase λ / 2 to a desirable minimum value as the spacing between the base station antennas increases. Of course, the fundamental principles of the present invention are not limited to any particular separation between antennas.

単一の基地局２００は、アンテナが非常に大きな間隔で位置する可能性が非常に高いことに注意されたい。例えば、ＨＦスペクトルにおいては、アンテナは、１０メートル間隔又はそれよりも大きくすることができる（例えば、上述のＮＶＩＳ例において）。１００本のこのようなアンテナが使用された場合、基地局のアンテナアレイは、数平方キロメートルに及ぶ可能性が十分にある。   Note that a single base station 200 is very likely to have antennas located at very large intervals. For example, in the HF spectrum, antennas can be 10 meters apart or larger (eg, in the NVIS example described above). If 100 such antennas are used, the antenna array of the base station can well span several square kilometers.

空間ダイバーシチ技術に加えて、本発明の一実施形態は、システムの有効スループットを増大させるために信号を偏波させる。偏波を通じてチャネル機能を増大させることは、長年にわたって衛星テレビプロバイダにより使用されている技術である。偏波を使用して、複数の（例えば、３本の）基地局又はユーザのアンテナを互いに非常に接近させ、依然として空間相関のないものとすることができる。従来のＲＦシステムは、通常は偏波の２次元（例えばｘ及びｙ）のダイバーシチからのみ恩典を受けるが、本明細書で説明するアーキテクチャは、偏波の３次元（ｘ、ｙ、及びｚ）のダイバーシチから更に恩典を受けることができる。   In addition to spatial diversity techniques, one embodiment of the present invention polarizes the signal to increase the effective throughput of the system. Increasing channel capability through polarization is a technique that has been used by satellite television providers for many years. Using polarization, multiple (eg, three) base station or user antennas can be very close to each other and still have no spatial correlation. While conventional RF systems typically benefit only from two-dimensional polarization (eg, x and y) diversity, the architecture described herein is three-dimensional (x, y, and z) of polarization. You can get more benefits from the diversity.

空間及び偏波ダイバーシチに加えて、本発明の一実施形態は、パターンダイバーシチを通じてリンク性能を改善するために、近直交放射パターンでアンテナを使用する。パターンダイバーシチは、ＭＩＭＯシステムの機能及び誤り率性能を改善することができ、他のアンテナダイバーシチ技術に優る利点が以下の論文に示されている。
［１７］Ｌ．Ｄｏｎｇ、Ｈ．Ｌｉｎｇ、及びＲ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．Ｊｒ．共著「アンテナパターンダイバーシチを使用した多重入力多重出力無線通信方式」、「Ｇｌｏｂ．Ｔｅｌｅｃｏｍ．Ｃｏｎｆ．」ＩＥＥＥ講演論文集、第１巻、９９７〜１００１頁、２００２年１１月
［１８］Ｒ．Ｖａｕｇｈａｎ著「アンテナダイバーシチのための切換非励振素子」、アンテナ伝播ＩＥＥＥ会報、第４７巻、３９９〜４０５頁、１９９９年２月
［１９］Ｐ．Ｍａｔｔｈｅｉｊｓｓｅｎ、Ｍ．Ｈ．Ａ．Ｊ．Ｈｅｒｂｅｎ、Ｇ．Ｄｏｌｍａｎｓ、Ｌ．Ｌｅｙｔｅｎ共著「手持ち式使用に対するアンテナパターンダイバーシチ対空間ダイバーシチ」、「Ｖｅｈ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．」に関するＩＥＥＥ会報、第５３巻、１０３５〜１０４２頁、２００４年７月
［２０］Ｃ．Ｂ．Ｄｉｅｔｒｉｃｈ Ｊｒ、Ｋ．Ｄｉｅｔｚｅ、Ｊ．Ｒ．Ｎｅａｌｙ、Ｗ．Ｌ．Ｓｔｕｔｚｍａｎ共著「無線手持ち式端末に対する空間ダイバーシチ、偏波ダイバーシチ、及びパターンダイバーシチ」、アンテナ及び伝播シンポジュームＩＥＥＥ講演論文集、第４９巻、１２７１〜１２８１頁、２００１年９月
［２１］Ａ．Ｆｏｒｅｎｚａ、Ｒ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ、ｊｒ．共著「屋内クラスター化ＭＩＭＯチャネルにおける円形パッチアンテナの２素子アレイによるパターンダイバーシチの恩典」、通信に関するＩＥＥＥ会報、第５４巻、第５号、９４３〜９５４頁、２００６年５月
偏波を使用して、複数の基地局又はユーザのアンテナを互いに非常に接近させるが、依然として空間相関のないものとすることができる。 In addition to spatial and polarization diversity, one embodiment of the present invention uses antennas with near-orthogonal radiation patterns to improve link performance through pattern diversity. Pattern diversity can improve the functionality and error rate performance of MIMO systems, and its advantages over other antenna diversity techniques are shown in the following papers.
[17] L. Dong, H.C. Ling, and R.A. W. Heath. Jr. Co-authored “Multiple Input Multiple Output Wireless Communication System Using Antenna Pattern Diversity”, “Glob. Telecom. Conf.” IEEE Lectures, Vol. 1, 997-001, November 2002 [18] Vaughan, “Switching De-excitation Element for Antenna Diversity”, Antenna Propagation IEEE Bulletin, Vol. 47, 399-405, February 1999 [19] p. Mattheijssen, M.M. H. A. J. et al. Herben, G.M. Dolmans, L.M. Leyten co-author, “Entenna Pattern Diversity vs. Space Diversity for Handheld Use”, “Veh. Technol.”, IEICE Journal, Vol. 53, 1035-1042, July 2004 [20] C.I. B. Dietrich Jr. Dietze, J. et al. R. Nearly, W.M. L. Stutzman, “Spatial Diversity, Polarization Diversity, and Pattern Diversity for Wireless Handheld Terminals”, Antenna and Propagation Symposium IEEE Lectures, Vol. 49, 1271-1281, September 2001 [21] A. Forenza, R.A. W. Heath, jr. Co-authored “Benefits of Pattern Diversity with Two-Element Array of Circular Patch Antennas in Indoor Clustered MIMO Channel”, IEEE Bulletin on Communication, Vol. 54, No. 5, pp. 943-954, May 2006 Using Polarization Multiple base stations or user antennas can be very close to each other but still have no spatial correlation.

図３は、図２に示す基地局２００及びクライアント装置２０３〜２０７の一実施形態の更なる詳細を示している。簡潔さを期すために、基地局３００は、３本のアンテナ３０５のみ及び３つのクライアント装置３０６〜３０８のみを有するように示されている。しかし、本明細書で説明する本発明の実施形態は、実質的に無制限の数のアンテナ３０５（すなわち、利用可能な空間及びノイズによってのみ制限される）及びクライアント装置３０６〜３０８で実施することができることに注意されたい。   FIG. 3 shows further details of one embodiment of the base station 200 and client devices 203-207 shown in FIG. For the sake of brevity, base station 300 is shown as having only three antennas 305 and only three client devices 306-308. However, the embodiments of the invention described herein may be implemented with a substantially unlimited number of antennas 305 (ie, limited only by available space and noise) and client devices 306-308. Note that you can.

図３は、両方とも通信チャネルの両側でアンテナを３本ずつ有するという点で、図１に示す従来技術のＭＩＭＯアーキテクチャに類似している。顕著な違いは、従来技術ＭＩＭＯシステムにおいては、図１の右側の３本のアンテナ１０５が、互いから全て一定の距離にあり（例えば、単一の装置上で一体化され）、アンテナ１０５の各々からの受信信号が、信号処理サブシステム１０７内でまとめて処理されるという点である。これとは対照的に、図３では、図の右側の３本のアンテナ３０９の各々は、異なるクライアント装置３０６〜３０８に結合されており、それらの各々は、基地局３０５の範囲でどこにでも分散させることができる。したがって、各クライアント装置が受信する信号は、その符号化、変調、信号処理サブシステム３１１において他の２つの受信信号とは独立して処理される。したがって、多重入力（すなわち、アンテナ１０５）多重出力（すなわち、アンテナ１０４）ＭＩＭＯシステムとは対照的に、図３は、以下「ＭＩＤＯ」システムと呼ぶ多重入力（すなわち、アンテナ３０５）分散出力（すなわち、アンテナ３０５）システムを示している。   FIG. 3 is similar to the prior art MIMO architecture shown in FIG. 1 in that both have three antennas on each side of the communication channel. The notable difference is that in the prior art MIMO system, the three antennas 105 on the right side of FIG. 1 are all at a fixed distance from each other (eg, integrated on a single device), The received signals from are processed together in the signal processing subsystem 107. In contrast, in FIG. 3, each of the three antennas 309 on the right side of the figure is coupled to a different client device 306-308, each of which is distributed anywhere within the base station 305 range. Can be made. Therefore, the signal received by each client device is processed independently of the other two received signals in its encoding, modulation and signal processing subsystem 311. Thus, in contrast to a multiple input (ie, antenna 105) multiple output (ie, antenna 104) MIMO system, FIG. 3 illustrates a multiple input (ie, antenna 305) distributed output (ie, “MIDO” system hereinafter). An antenna 305) system is shown.

本出願では、学界及び産業界の慣例により良好に適合するように従来の出願と異なる用語を使用している。２００４年４月２０日出願の「時空間符号化を使用して近垂直入射上空波（ＮＶＩＳ）通信を改善するシステム及び方法」という名称の先に引用した現在特許出願中の米国特許出願出願番号第１０／８１７、７３１号、及び本出願が一部継続出願である２００４年７月３０日出願の米国特許出願第１０／９０２、９７８号においては、「入力」及び「出力」の意味は（ＳＩＭＯ、ＭＩＳＯ、ＤＩＭＯ、及びＭＩＤＯの関連において）、本出願における用語の使い方と逆のものである。以前の出願においては、「入力」は、受信アンテナ（例えば図３のアンテナ３０９）に入力される時の無線信号を指し、「出力」は、送信アンテナ（例えばアンテナ３０５）により出力される時の無線信号を指していた。学界及び無線業界においては、「入力」及び「出力」の逆の意味が一般的に用いられており、「入力」は、チャネルに入力される時の無線信号（すなわち、アンテナ３０５からの送信無線信号）を指し、「出力」は、チャネルから出力される時の無線信号（すなわち、アンテナ３０９により受信される無線信号）を指す。本出願では、この段落で先に引用した出願の逆であるこれらの用語を使用している。したがって、以下の用語の同等性が、出願間で引き出されるはずである。   This application uses terminology that differs from previous applications to better fit academia and industry practice. Previously cited US patent application number, entitled “System and Method for Improving Near Normal Incident Over Sky (NVIS) Communication Using Space-Time Coding”, filed Apr. 20, 2004. In US Ser. No. 10 / 817,731, and US patent application Ser. No. 10 / 902,978, filed Jul. 30, 2004, which is a continuation-in-part of this application, the meaning of “input” and “output” is ( In the context of SIMO, MISO, DIMO, and MIDO), it is the opposite of the terminology used in this application. In previous applications, “input” refers to the radio signal when it is input to a receiving antenna (eg, antenna 309 in FIG. 3), and “output” is the time when it is output by a transmitting antenna (eg, antenna 305). He was pointing at a radio signal. In the academic and wireless industries, the opposite meanings of “input” and “output” are commonly used, and “input” refers to a radio signal (ie, transmitted radio from the antenna 305) when input to a channel. “Output” refers to the radio signal as it is output from the channel (ie, the radio signal received by the antenna 309). This application uses these terms that are the inverse of the applications cited earlier in this paragraph. Therefore, the equivalence of the following terms should be drawn between applications.

（表）
(table)

図３に示すＭＩＤＯアーキテクチャは、所定の数の送信アンテナに対してＳＩＳＯシステムに優るＭＩＭＯと類似の機能増強をもたらす。しかし、ＭＩＭＯと図３に示す特定のＭＩＤＯ一実施形態との違いは、複数の基地局アンテナによって得られる機能増強をもたらすために各ＭＩＤＯクライアント装置３０６〜３０８に必要なのは１本の受信アンテナのみであり、一方、ＭＩＭＯに対しては、各クライアント装置に必要なのは、達成されることが望ましい機能倍数と同数の受信アンテナであるという点である。クライアント装置上に設置することができるアンテナ本数に対して実際的な制限が通常必要であることを考慮すると（「背景技術」で説明したように）、これは、典型的には、ＭＩＭＯシステムをアンテナ本数４本と１０本の間（かつ４〜１０倍の機能倍数）に限定する。基地局３００は、一般的に、固定したかつ電力が供給される位置から多くのクライアント装置にサービスを提供しているので、１０本を遥かに超えるアンテナ本数に拡張し、かつ空間ダイバーシチをもたらすために適切な距離でアンテナを分離することが実際的である。図示のように、各アンテナは、送受信機３０４と、符号化、変調、及び信号処理部３０３の一部の処理電力とを装備している。顕著な点として、この実施形態では、基地局３００の拡張性に関わらず、各クライアント装置３０６〜３０８に必要なアンテナは１本のみで済み、したがって、個々のユーザクライアント装置３０６〜３０８の経費は低くて済む上に、基地局３００の経費は、大基盤のユーザ間で分担することができる。   The MIDO architecture shown in FIG. 3 provides functional enhancements similar to MIMO over SISO systems for a given number of transmit antennas. However, the difference between MIMO and the specific MIDO embodiment shown in FIG. 3 is that each MIDO client device 306-308 requires only one receive antenna to provide the enhancement provided by multiple base station antennas. On the other hand, for MIMO, what is needed for each client device is that there are as many receive antennas as the desired function multiple that is desired to be achieved. Considering that there is usually a practical limit to the number of antennas that can be installed on a client device (as described in “Background”), this typically results in MIMO systems. The number of antennas is limited to between 4 and 10 (and a function multiple of 4 to 10 times). Since the base station 300 generally serves many client devices from a fixed and powered location, the base station 300 can be expanded to far more than 10 antennas and provide spatial diversity. It is practical to separate the antennas at an appropriate distance. As shown in the figure, each antenna is equipped with a transceiver 304 and a part of processing power of the encoding, modulation and signal processing unit 303. Notably, in this embodiment, regardless of the scalability of the base station 300, each client device 306-308 requires only one antenna, so the cost of each user client device 306-308 is In addition, the cost of the base station 300 can be shared among large-scale users.

基地局３００からクライアント装置３０６〜３０８へのＭＩＤＯ送信を達成することができる方法の例を図４〜図６に示している。   Examples of methods by which Mido transmission from the base station 300 to the client devices 306-308 can be achieved are shown in FIGS.

本発明の一実施形態では、ＭＩＤＯ送信が始まる前に、チャネルは、特徴付けられる。ＭＩＭＯシステムの場合と同様に、トレーニング信号は、アンテナ４０５の各々により、１つずつ送信される（本明細書で説明する実施形態において）。図４は、第１回目のトレーニング信号送信を示すが、３本アンテナ４０５に対しては、別々の送信が合計で３回ある。各トレーニング信号は、符号化、変調、及び信号処理サブシステム４０３によって生成され、Ｄ／Ａ変換器を通じてアナログに変換されて、各ＲＦ送受信機４０４を通じてＲＦとして送信される。上述したもの（例えば、「Ｒｅｅｄ Ｓｏｌｏｍｏｎ」、Ｖｉｔｅｒｂｉコーディング；ＱＡＭ、ＤＰＳＫ、ＱＰＳＫ変調など）を含むがこれらに限定されない様々な異なる符号化、変調、及び信号処理法を使用することができる。   In one embodiment of the invention, the channel is characterized before MIDO transmission begins. As with the MIMO system, training signals are transmitted one by one by each of the antennas 405 (in the embodiments described herein). FIG. 4 shows the first training signal transmission, but for the three antennas 405, there are a total of three separate transmissions. Each training signal is generated by the encoding, modulation and signal processing subsystem 403, converted to analog through a D / A converter, and transmitted as RF through each RF transceiver 404. A variety of different encoding, modulation, and signal processing methods may be used, including but not limited to those described above (eg, “Reed Solomon”, Viterbi coding; QAM, DPSK, QPSK modulation, etc.).

各クライアント装置４０６〜４０８は、アンテナ４０９を通じてトレーニング信号を受信し、送受信機４１０によってトレーニング信号をベースバンドに変換する。Ａ／Ｄ変換器（図示せず）は、デジタルに信号を変換し、信号は、各符号化、変調、及び信号処理サブシステム４１１により処理される。信号特徴付け論理３２０は、次に、得られた信号を特徴付け（例えば、上述のように位相及び振幅の歪みを特定して）、メモリ内に特徴付けを格納する。この特徴付け処理は、従来技術のＭＩＭＯシステムと類似のものであるが、顕著な違いは、各クライアント装置が、ｎ本のアンテナに対してではなく、所属する１本のアンテナに対して特徴付けベクトルを計算するだけであるという点である。例えば、クライアント装置４０６の符号化、変調、及び信号処理サブシステム４２０は、トレーニング信号の公知のパターンで初期化される（製造時に送信メッセージで受信することによって又は別の初期化処理を通じて）。アンテナ４０５がこの公知のパターンでトレーニング信号を送信した時、符号化、変調、及び信号処理サブシステム４２０は、相関法を使用してトレーニング信号の最強受信パターンを見つけ、位相及び振幅オフセットを格納し、次に、このパターンを受信信号から差し引く。次に、トレーニング信号に相関する第２の最強受信パターンを見つけ、位相及び振幅オフセットを格納し、次に、この第２の最強パターンを受信信号から差し引く。この処理は、何らかの一定の数の位相オフセット及び振幅オフセットが格納されるか（例えば、８）、又は検出可能なトレーニング信号パターンが所定のノイズレベル未満になるまで続く。位相／振幅オフセットのこのベクトルは、ベクトル４１３の要素Ｈ11になる。同時に、クライアント装置４０７及び４０８の符号化、変調、及び信号処理サブシステムは、同じ処理を実施して、それらのベクトル要素Ｈ21及びＨ31を生成する。 Each of the client devices 406 to 408 receives the training signal through the antenna 409, and converts the training signal into baseband by the transceiver 410. An A / D converter (not shown) converts the signal to digital and the signal is processed by each encoding, modulation and signal processing subsystem 411. The signal characterization logic 320 then characterizes the resulting signal (eg, identifying phase and amplitude distortions as described above) and stores the characterization in memory. This characterization process is similar to prior art MIMO systems, with the notable difference that each client device is characterized for one antenna it belongs to, not for n antennas. The only point is to calculate the vector. For example, the encoding, modulation, and signal processing subsystem 420 of the client device 406 is initialized with a known pattern of training signals (either by receiving it in a transmission message during manufacture or through another initialization process). When the antenna 405 transmits a training signal in this known pattern, the encoding, modulation, and signal processing subsystem 420 uses the correlation method to find the strongest received pattern of the training signal and stores the phase and amplitude offset. Then, this pattern is subtracted from the received signal. Next, the second strongest received pattern that correlates to the training signal is found, the phase and amplitude offset are stored, and then this second strongest pattern is subtracted from the received signal. This process continues until some fixed number of phase and amplitude offsets are stored (eg, 8) or the detectable training signal pattern is below a predetermined noise level. This vector of phase / amplitude offset becomes element H 11 of vector 413. At the same time, the encoding, modulation and signal processing subsystems of client devices 407 and 408 perform the same processing to generate their vector elements H 21 and H 31 .

特徴付けが格納されるメモリは、フラッシュメモリのような不揮発性メモリ又はハードドライブ及び／又はランダムアクセスメモリ（例えば、ＳＤＲＡＭ、ＲＤＡＭ）のような揮発性メモリとすることができる。更に、異なるクライアント装置は、同時に異なる形式のメモリを使用して特徴付け情報を格納することができる（例えば、ＰＤＡは、フラッシュメモリを使用することができ、一方、ノートパーソナルコンピュータは、ハードドライブを使用することができる）。本発明の根本的な原理は、様々なクライアント装置又は基地局上のストレージ機構のいかなる特定の形式にも限定されない。   The memory in which the characterization is stored can be a non-volatile memory such as flash memory or a volatile memory such as a hard drive and / or random access memory (eg, SDRAM, RDAM). In addition, different client devices can store characterization information using different types of memory simultaneously (eg, a PDA can use flash memory, while a notebook personal computer uses a hard drive). Can be used). The underlying principles of the present invention are not limited to any particular type of storage mechanism on various client devices or base stations.

上述のように、使用する方式に基づいて、各クライアント装置４０６〜４０８が有するアンテナは１本のみであるので、各々は、Ｈ行列の１ｘ３行４１３〜４１５を格納する。図４は、１ｘ３行４１３〜４１５の第１の列が、３本の基地局アンテナ４０５の第１のアンテナに関してチャネル特徴付け情報が格納されている第１のトレーニング信号送信の後の段階を示している。残りの２つの列は、残りの２本の基地局アンテナからの次の２つのトレーニング信号送信のチャネル特徴付け後に格納される。例示のために、３つのトレーニング信号は、別個の時間に送信されることに注意されたい。３つのトレーニング信号パターンが互いに相関しないように選択された場合、それらは、同時に送信することができ、したがって、トレーニング時間が短縮される。   As described above, since each client device 406 to 408 has only one antenna based on the method to be used, each stores 1 × 3 rows 413 to 415 of the H matrix. FIG. 4 shows a stage after the first training signal transmission in which the first column of 1 × 3 rows 413 to 415 stores the channel characterization information for the first antenna of the three base station antennas 405. ing. The remaining two columns are stored after channel characterization of the next two training signal transmissions from the remaining two base station antennas. Note that for the sake of illustration, the three training signals are transmitted at separate times. If the three training signal patterns are selected so that they do not correlate with each other, they can be transmitted simultaneously, thus reducing training time.

図５に示すように、全ての３つのパイロット送信が完了した後、各クライアント装置５０６〜５０８は、格納した行列Ｈの１ｘ３行５１３〜５１５を基地局５００に送信する。簡潔さを期すために、図５では、特徴付け情報を送信する１つのクライアント装置５０６のみを示している。適切な誤差補正符号化（例えば「Ｒｅｅｄ Ｓｏｌｏｍｏｎ」、Ｖｉｔｅｒｂｉ、及び／又は「Ｔｕｒｂｏ ｃｏｄｅｓ」）と組み合わせたチャネルのための適切な変調手法（例えばＤＰＳＫ、６４ＱＡＭ、ＯＦＤＭ）を使用して、基地局５００が正確に行５１３〜５１５にデータを受信することを確実にすることができる。   As shown in FIG. 5, after all three pilot transmissions are completed, each client device 506 to 508 transmits 1 × 3 rows 513 to 515 of the stored matrix H to base station 500. For brevity, FIG. 5 shows only one client device 506 that transmits characterization information. Base station 500 using an appropriate modulation technique (eg, DPSK, 64QAM, OFDM) for a channel in combination with appropriate error correction coding (eg, “Reed Solomon”, Viterbi, and / or “Turbo codes”). Can reliably receive data in rows 513-515.

３本のアンテナ５０５が全て図５では信号を受信するように示されているが、基地局５００の１本のアンテナ及び送受信機が各１ｘ３行５１３〜５１５送信を受信すれば十分である。しかし、アンテナ５０５及び送受信機５０４の多く又は全てを利用して各送信を受信すると（すなわち、符号化、変調、及び信号処理サブシステム５０３内の従来技術により単入力多重出力（ＳＩＭＯ）処理法を利用する）、ある一定の条件下で１本のアンテナ５０５及び送受信機５０４を利用することより良好な信号対ノイズ比（ＳＮＲ）を得ることができる。   Although all three antennas 505 are shown in FIG. 5 to receive signals, it is sufficient for one antenna and transceiver of base station 500 to receive each 1 × 3 row 513-515 transmission. However, when each or each transmission is received using many or all of antenna 505 and transceiver 504 (ie, single-input multiple-output (SIMO) processing methods are implemented by conventional techniques within the encoding, modulation, and signal processing subsystem 503). A better signal-to-noise ratio (SNR) than using a single antenna 505 and transceiver 504 under certain conditions.

基地局５００の符号化、変調、及び信号処理サブシステム５０３は、各クライアント装置５０７−５０８から１ｘ３行５１３〜５１５を受信して、３ｘ３Ｈ行列５１６内に格納する。クライアント装置の場合と同様に、基地局は、不揮発性大容量ストレージメモリ（例えば、ハードドライブ）及び／又は揮発性メモリ（例えば、ＳＤＲＡＭ）を含むがこれらに限定されない様々な異なるストレージ技術を使用して行列５１６を格納することができる。図５は、基地局５００がクライアント装置５０９から１ｘ３行５１３を受信及び格納した段階を示している。１ｘ３行５１４及び５１５は、送信され、Ｈ行列５１６全体が格納されるまで、残りのクライアント装置から受信された時にＨ行列５１６内に格納することができる。   The encoding, modulation and signal processing subsystem 503 of the base station 500 receives 1 × 3 rows 513 to 515 from each client device 507-508 and stores them in the 3 × 3H matrix 516. As with client devices, the base station uses a variety of different storage technologies including, but not limited to, non-volatile mass storage memory (eg, hard drives) and / or volatile memory (eg, SDRAM). The matrix 516 can be stored. FIG. 5 shows a stage where the base station 500 receives and stores the 1 × 3 row 513 from the client device 509. The 1 × 3 rows 514 and 515 can be stored in the H matrix 516 when received from the remaining client devices until it is transmitted and the entire H matrix 516 is stored.

基地局６００からクライアント装置６０６〜６０８へのＭＩＤＯ送信の一実施形態をここで図６を参照して説明する。各クライアント装置６０６〜６０８は、独立した装置であるので、一般的に、各装置は、異なるデータ送信を受信している。したがって、基地局６００の一実施形態は、ＷＡＮインタフェース６０１からマルチデータストリーム（ビットストリームにフォーマット設定される）を供給するＷＡＮインタフェース６０１と符号化、変調、及び信号処理サブシステム６０３との間で通信的に位置決めされたルータ６０２を含み、それぞれ、各クライアント装置６０６〜６０８を意図した別々のビットストリームｕ1〜ｕ3として送られる。様々な公知の経路指定技術をこの目的のためにルータ６０２により使用することができる。 One embodiment of MIDO transmission from the base station 600 to the client devices 606-608 will now be described with reference to FIG. Since each client device 606-608 is an independent device, each device typically receives a different data transmission. Thus, one embodiment of the base station 600 communicates between the WAN interface 601 that provides a multi-data stream (formatted into a bitstream) from the WAN interface 601 and the encoding, modulation, and signal processing subsystem 603. to include a router 602 that is positioned, respectively, are sent to each client device 606-608 as separate bit streams u 1 ~u 3 intended. Various known routing techniques can be used by router 602 for this purpose.

図６に示す３つのビットストリームｕ1〜ｕ3は、次に、符号化、変調、及び信号処理サブシステム６０３に送られ、統計学的に異なる誤差訂正ストリーム（例えば「Ｒｅｅｄ Ｓｏｌｏｍｏｎ」、Ｖｉｔｅｒｂｉ、又は「Ｔｕｒｂｏ Ｃｏｄｅｓ」で）に符号化され、チャネルに向けて適切な変調方式（例えばＤＰＳＫ、６４ＱＡＭ、又はＯＦＤＭ）で変調される。更に、図６に示す実施形態は、信号特徴付け行列６１６に基づいて、各々のアンテナ６０５から送信された信号を独特に符号化する信号プリコーディング論理６３０を含む。より具体的には、別個のアンテナに３つの符号化及び変調されたビットストリームの各々を送るのではなく（図１で行われるように）、一実施形態では、プリコーディング論理６３０は、３つのビットストリームｕ1〜ｕ3にＨ行列６１６の逆行列を掛けて、３つの新しいビットストリームｕ’1〜ｕ’3を生成する。３つのプリコーディングされたビットストリームは、次に、Ｄ／Ａ変換器（図示せず）によりアナログに変換されて送受信機６０４及びアンテナ６０５によりＲＦとして送信される。 The three bitstreams u 1 -u 3 shown in FIG. 6 are then sent to the encoding, modulation and signal processing subsystem 603 for statistically different error correction streams (eg “Reed Solomon”, Viterbi, Or “Turbo Codes” and modulated to the channel with an appropriate modulation scheme (eg, DPSK, 64QAM, or OFDM). Further, the embodiment shown in FIG. 6 includes signal precoding logic 630 that uniquely encodes the signal transmitted from each antenna 605 based on the signal characterization matrix 616. More specifically, rather than sending each of the three encoded and modulated bitstreams to separate antennas (as done in FIG. 1), in one embodiment, the precoding logic 630 includes three The bitstreams u 1 to u 3 are multiplied by the inverse matrix of the H matrix 616 to generate three new bit streams u ′ 1 to u ′ 3 . The three precoded bit streams are then converted to analog by a D / A converter (not shown) and transmitted as RF by a transceiver 604 and antenna 605.

ビットストリームがクライアント装置６０６〜６０８により受信される方法を説明する前に、プリコーディングモジュール６３０により行われる作動に関して説明する。以前の図１のＭＩＭＯ例と同様に、３つのソースビットストリームの各々の符号化及び変調された信号は、ｕnで指定される。図６に示す実施形態では、各ｕiは、ルータ６０２により経路指定された３つのビットストリームの１つのデータを含み、各々のこのようなビットストリームは、３つのクライアント装置６０６〜６０８の１つに対して意図されている。 Before describing how the bitstream is received by the client devices 606-608, the operations performed by the precoding module 630 will be described. Similar to the previous MIMO example of FIG. 1, the encoded and modulated signals of each of the three source bitstreams are designated by u n . In the embodiment shown in FIG. 6, each u i includes one data of three bitstreams routed by router 602, each such bitstream being one of three client devices 606-608. Is intended for.

しかし、各ｘiが各アンテナ１０４により送信される図１のＭＩＭＯの例と異なり、図６に示す本発明の実施形態では、各ｕiは、各クライアント装置アンテナ６０９で受信される（チャネルに存在するいかなるノイズＮも加えて）。この結果を達成するために、３本のアンテナ６０５（その各々は、ｖiと指定される）の各々の出力は、ｕi及び各クライアント装置のチャネルを特徴付けるＨ行列の関数である。一実施形態では、各ｖiは、符号化、変調、及び信号処理サブシステム６０３内のプリコーディング論理６３０により、以下の公式を実施することによって計算される。
v1 = u1H-1 11 + u2H-1 12 + u3H-1 13
v2 = u1H-1 21 + u2H-1 22 + u3H-1 23
v3 = u1H-1 31 + u2H-1 32 + u3H-1 33 However, unlike the MIMO example of FIG. 1 where each x i is transmitted by each antenna 104, in the embodiment of the present invention shown in FIG. 6, each u i is received by each client device antenna 609 (on the channel). Plus any noise N present). To achieve this result, the output of each of the three antennas 605 (each designated v i ) is a function of u i and the H matrix that characterizes each client device's channel. In one embodiment, each v i is calculated by implementing the following formula by precoding logic 630 in the encoding, modulation and signal processing subsystem 603.
v 1 = u 1 H -1 11 + u 2 H -1 12 + u 3 H -1 13
v 2 = u 1 H -1 21 + u 2 H -1 22 + u 3 H -1 23
v 3 = u 1 H -1 31 + u 2 H -1 32 + u 3 H -1 33

すなわち、信号がチャネルにより変換された後に各ｘiが受信機で計算されるＭＩＭＯとは異なり、本明細書で説明する本発明の実施形態は、信号がチャネルにより変換される前に、送信機で各ｖiを解く。各アンテナ６０９は、他のアンテナ６０９に対して意図された他のｕn-1ビットストリームから分離されたｕiを受信する。各送受信機６１０は、各受信信号をベースバンドに変換し、各受信信号は、Ａ／Ｄ変換器（ここでは図示）によりデジタル化され、各符号化、変調、及び信号処理サブシステム６１１は、各受信信号に対して意図されたｘiビットストリームを復調及び復号し、クライアント装置により（例えば、クライアント装置上のアプリケーションにより）用いられるデータインタフェース６１２にそのビットストリームを送る。 That is, unlike MIMO in which each x i is calculated at the receiver after the signal is converted by the channel, the embodiments of the invention described herein may be used by the transmitter before the signal is converted by the channel. To solve each v i . Each antenna 609 receives u i separated from other u n-1 bitstreams intended for other antennas 609. Each transceiver 610 converts each received signal to baseband, each received signal is digitized by an A / D converter (shown here), and each encoding, modulation and signal processing subsystem 611 includes: Demodulate and decode the intended x i bitstream for each received signal and send the bitstream to the data interface 612 used by the client device (eg, by an application on the client device).

本明細書で説明する本発明の実施形態は、様々な異なる符号化及び変調方式を使用して実施することができる。例えば、周波数スペクトルが複数の副帯域に分離されるＯＦＤＭ実施では、本明細書で説明する技術を使用して各個々の副帯域を特徴付けることができる。しかし、上述のように、本発明の根本的な原理は、いかなる特定の変調方式にも限定されるものではない。   The embodiments of the invention described herein can be implemented using a variety of different encoding and modulation schemes. For example, in an OFDM implementation where the frequency spectrum is separated into multiple subbands, each individual subband can be characterized using the techniques described herein. However, as described above, the fundamental principle of the present invention is not limited to any particular modulation scheme.

クライアント装置６０６〜６０８がＰＤＡ、ノートパーソナルコンピュータ、及び／又は無線電話のような携帯データ処理装置である場合、チャネル特徴付けは、クライアント装置が位置を移動することができる時に頻繁に変化する場合がある。したがって、本発明の一実施形態では、基地局でのチャネル特徴付け行列６１６は、絶えず更新される。一実施形態では、基地局６００は、各クライアント装置に定期的に（例えば、２５０ミリ秒毎に）新しいトレーニング信号を送り出し、各クライアント装置は、チャネル特徴付けが正確なままであることを保証するために基地局６００へ絶えずそのチャネル特徴付けベクトルを送信する（例えば、環境がチャネルに影響を与えるように変更された場合、又はクライアント装置が移動した場合）。一実施形態では、トレーニング信号は、各クライアント装置に送られた実際データ信号内にインタリーブされる。一般的に、トレーニング信号は、データ信号よりも非常に低いスループットであり、したがって、これによってシステムの全体的なスループットに及ぶ影響は殆どない。したがって、この実施形態では、チャネル特徴付け行列６１６は、基地局がアクティブに各クライアント装置と通信する時に連続的に更新することができ、したがって、クライアント装置が位置を移動しても、又は環境がチャネルに影響を与えるように変更されても正確なチャネル特徴付けが維持される。   If the client devices 606-608 are portable data processing devices such as PDAs, notebook personal computers, and / or wireless telephones, channel characterization may change frequently when the client device can move location. is there. Thus, in one embodiment of the invention, the channel characterization matrix 616 at the base station is constantly updated. In one embodiment, the base station 600 periodically sends a new training signal to each client device (eg, every 250 milliseconds), and each client device ensures that the channel characterization remains accurate. Constantly transmit its channel characterization vector to the base station 600 (e.g., if the environment is changed to affect the channel, or if the client device moves). In one embodiment, the training signal is interleaved in the actual data signal sent to each client device. In general, the training signal has a much lower throughput than the data signal, and therefore this has little impact on the overall throughput of the system. Thus, in this embodiment, the channel characterization matrix 616 can be continuously updated as the base station actively communicates with each client device, so that even if the client device moves location or the environment is Accurate channel characterization is maintained even when modified to affect the channel.

図７に示す本発明の一実施形態は、上流側通信チャネル（すなわち、クライアント装置７０６〜７０８から基地局７００までのチャネル）を改善するためにＭＩＭＯ技術を使用する。この実施形態では、クライアント装置の各々からのチャネルは、基地局内の上流側チャネル特徴付け論理７４１により絶えず解析かつ特徴付けられる。より具体的には、クライアント装置７０６〜７０８の各々は、チャネル特徴付け論理７４１がＮｘＭチャネル特徴付け行列７４１を生成するために解析する基地局７００にトレーニング信号を送信し（例えば、一般的なＭＩＭＯシステムの場合のように）、ここで、Ｎは、クライアント装置の数であり、Ｍは、基地局により使用されるアンテナの数である。図７に示す実施形態は、基地局での３本のアンテナ７０５及び３つのクライアント装置７０６〜６０８を使用し、したがって、３ｘ３チャネル特徴付け行列７４１が基地局７００で格納される。図７に示すＭＩＭＯ上流側送信は、基地局７００へデータを送信するために、かつ図５に示すように基地局７００にチャネル特徴付けベクトルを送信するためにクライアント装置により使用することができるが、各クライアント装置のチャネル特徴付けベクトルが別々の時間に送信される図５に示す実施形態と異なり、図７に示す方法は、複数のクライアント装置から基地局７００へのチャネル特徴付けベクトルの同時送信を可能にし、したがって、戻りチャネルスループットに及ぼすチャネル特徴付けベクトルの影響が激減される。   One embodiment of the present invention shown in FIG. 7 uses MIMO techniques to improve the upstream communication channel (ie, the channel from client devices 706-708 to base station 700). In this embodiment, the channel from each of the client devices is continually analyzed and characterized by upstream channel characterization logic 741 within the base station. More specifically, each of the client devices 706-708 sends a training signal to the base station 700 that the channel characterization logic 741 analyzes to generate the NxM channel characterization matrix 741 (eg, general MIMO Where N is the number of client devices and M is the number of antennas used by the base station. The embodiment shown in FIG. 7 uses three antennas 705 and three client devices 706-608 at the base station, and thus a 3 × 3 channel characterization matrix 741 is stored at the base station 700. The MIMO upstream transmission shown in FIG. 7 can be used by client devices to send data to base station 700 and to send channel characterization vectors to base station 700 as shown in FIG. Unlike the embodiment shown in FIG. 5, in which the channel characterization vectors of each client device are transmitted at different times, the method shown in FIG. 7 involves the simultaneous transmission of channel characterization vectors from multiple client devices to the base station 700. Thus, the influence of the channel characterization vector on the return channel throughput is greatly reduced.

上述のように、各信号の特徴付けは、例えば、受信機の内部の基準に対する位相及び振幅、絶対基準、相対基準、固有ノイズを含む多くのファクタ又は他のファクタを含むことができる。例えば、直交振幅変調（ＱＡＭ）変調された信号においては、特徴付けは、信号のいくつかの多経路画像の位相オフセット及び振幅オフセットのベクトルとすることができる。別の例として、直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）変調された信号においては、それは、ＯＦＤＭスペクトル内の個々の副信号の一部又は全ての位相オフセット及び振幅オフセットのベクトルとすることができる。トレーニング信号は、各クライアント装置の符号化及び変調サブシステム７１１によって生成し、Ｄ／Ａ変換器（図示せず）によりアナログに変換し、次に、各クライアント装置の送信機７０９によりベースバンドからＲＦに変換することができる。一実施形態では、トレーニング信号が同期化されることを保証するために、クライアント装置は、基地局により要請された時にのみトレーニング信号を送信する（例えば、総当り式に）。更に、トレーニング信号は、各クライアント装置から送られた実データ信号内にインタリーブされるか、又はこの信号と同時に送信することができる。したがって、クライアント装置７０６〜７０８が移動体であったとしても、トレーニング信号は、上流側チャネル特徴付け論理７４１により、連続的に送信かつ解析することができ、したがって、チャネル特徴付け行列７４１が最新のままであることを保証する。   As described above, the characterization of each signal can include many factors or other factors including, for example, phase and amplitude relative to the internal reference of the receiver, absolute reference, relative reference, intrinsic noise. For example, in a quadrature amplitude modulation (QAM) modulated signal, the characterization can be a vector of phase and amplitude offsets of several multipath images of the signal. As another example, in an Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) modulated signal, it can be a vector of phase and amplitude offsets for some or all of the individual subsignals in the OFDM spectrum. The training signal is generated by the encoding and modulation subsystem 711 of each client device, converted to analog by a D / A converter (not shown), and then transmitted from baseband to RF by the transmitter 709 of each client device. Can be converted to In one embodiment, to ensure that the training signal is synchronized, the client device transmits the training signal only when requested by the base station (eg, brute force). Further, the training signal can be interleaved within the actual data signal sent from each client device or transmitted simultaneously with this signal. Thus, even if the client devices 706-708 are mobile, the training signal can be continuously transmitted and analyzed by the upstream channel characterization logic 741, so the channel characterization matrix 741 is up-to-date. Guarantee that

上述の本発明の実施形態によりサポートされる全チャネル機能は、ｍｉｎ（Ｎ、Ｍ）として定めることができ、ここで、Ｍは、クライアント装置の数であり、Ｎは、基地局アンテナの数である。すなわち、機能は、基地局側又はクライアント側のアンテナの数により制限される。したがって、本発明の一実施形態は、ｍｉｎ（Ｎ、Ｍ）アンテナのみが所定の時間に送受信することを保証するために同期化技術を使用している。   The full channel capability supported by the above-described embodiments of the present invention can be defined as min (N, M), where M is the number of client devices and N is the number of base station antennas. is there. That is, the function is limited by the number of antennas on the base station side or the client side. Thus, one embodiment of the present invention uses a synchronization technique to ensure that only min (N, M) antennas transmit and receive at a given time.

一般的なシナリオにおいては、基地局７００上のアンテナ７０５の数は、クライアント装置７０６〜７０８の数よりも小さい。例示的なシナリオを図８に示しており、図８は、３本のアンテナ８０２を有する基地局と通信する５つのクライアント装置８０４〜８０８を示している。この実施形態では、クライアント装置８０４〜８０８の総数を判断して必要なチャネル特徴付け情報（例えば、上述したものなど）を回収した後に、基地局８００は、通信する３つのクライアント８１０から成る第１の群を選択する（ｍｉｎ（Ｎ、Ｍ）＝３であるために例では３つのクライアント）。指定された期間にわたってクライアント８１０の第１の群と通信した後に、基地局は、次に、通信する３台のクライアント８１１の別の群を選択する。均一に通信チャネルを分散するために、基地局８００は、第１の群内の含まれなかった２つのクライアント装置８０７、８０８を選択する。更に、余分のアンテナが利用可能であるので、基地局８００は、第１の群内の含まれた更に別のクライアント装置８０６を選択する。一実施形態では、基地局８００は、各クライアントに時間と共に事実上同量のスループットが割り当てられるように、このようにしてクライアントの群間を循環する。例えば、均一にスループットを割り当てるために、基地局は、次に、クライアント装置８０６を除いて（すなわち、クライアント装置８０６が初めの２回のサイクルを通じて基地局との通信に従事していたため）３つのクライアント装置のあらゆる組合せを選択することができる。   In a typical scenario, the number of antennas 705 on the base station 700 is smaller than the number of client devices 706-708. An exemplary scenario is shown in FIG. 8, which shows five client devices 804-808 communicating with a base station having three antennas 802. FIG. In this embodiment, after determining the total number of client devices 804-808 and collecting the necessary channel characterization information (eg, those described above), the base station 800 includes a first comprising three clients 810 in communication. (Min (N, M) = 3, so three clients in the example). After communicating with the first group of clients 810 for a specified period of time, the base station then selects another group of three clients 811 to communicate with. In order to uniformly distribute the communication channels, the base station 800 selects two client devices 807 and 808 that were not included in the first group. Furthermore, since an extra antenna is available, the base station 800 selects another client device 806 included in the first group. In one embodiment, the base station 800 cycles between groups of clients in this manner so that each client is assigned substantially the same amount of throughput over time. For example, in order to allocate throughput uniformly, the base station then removes the client device 806 (ie, because the client device 806 was engaged in communication with the base station through the first two cycles) Any combination of client devices can be selected.

一実施形態では、標準的なデータ通信に加えて、基地局は、上述の技術を使用して各々のクライアント装置にトレーニング信号を送信し、クライアント装置の各々からトレーニング信号及び信号特徴付けデータを受信することができる。   In one embodiment, in addition to standard data communication, the base station transmits training signals to each client device using the techniques described above and receives training signals and signal characterization data from each of the client devices. can do.

一実施形態では、ある一定のクライアント装置又はクライアント装置の群には、異なるレベルのスループットを割り当てることができる。例えば、クライアント装置は、優先度が比較的低い方のクライアント装置より優先度が比較的高い方のクライアント装置に向けて多くの通信サイクル（すなわち、より多くのスループット）を保証することができるように優先度を付けることができる。クライアント装置の「優先度」は、例えば、無線サービスに対する指定されたレベルのユーザの会員登録（例えば、ユーザは、更に別のスループットに対して支払うことをいとわないとする場合がある）、及び／又はクライアント装置へ及びそれから伝達されているデータの形式（例えば、電話音声及び映像のようなリアルタイム通信は、電子メールのような非リアルタイム通信より優先させることができる）を含むいくつかの変数に基づいて選択することができる。   In one embodiment, a given client device or group of client devices can be assigned different levels of throughput. For example, the client device can guarantee more communication cycles (ie, more throughput) towards a higher priority client device than a lower priority client device. Priorities can be given. The “priority” of the client device can be, for example, a specified level of user membership registration for a wireless service (eg, the user may be willing to pay for additional throughput), and / or Or based on a number of variables including the type of data being transmitted to and from the client device (eg, real-time communications such as telephone audio and video can be prioritized over non-real-time communications such as email) Can be selected.

一実施形態では、基地局は、各クライアント装置により必要とされる現在の負荷に基づいてスループットを動的に割り当てる。例えば、クライアント装置８０４がライブビデオをストリーミングしており、他の装置８０５〜８０８が電子メールのような非リアルタイム機能を実施している場合、基地局８００が割り当てることができるスループットは、このクライアント８０４に対しての方が比較的多い。しかし、本発明の根本的な原理は、いかなる特定のスループット技術にも限定されるものではないことに注意すべきである。   In one embodiment, the base station dynamically allocates throughput based on the current load required by each client device. For example, if the client device 804 is streaming live video and other devices 805-808 are performing non-real-time functions such as email, the throughput that the base station 800 can allocate is the client 804. There are relatively many to. However, it should be noted that the underlying principles of the present invention are not limited to any particular throughput technology.

図９に示すように、２つのクライアント装置９０７、９０８は、クライアントのチャネル特徴付けが事実上同じになるように近接させることができる。したがって、基地局は、２つのクライアント装置９０７、９０８に対して事実上同等のチャネル特徴付けベクトルを受信及び格納し、したがって、各クライアント装置に対して固有の空間的に分散された信号を作成することができない。したがって、一実施形態では、基地局は、互いの近くにあるあらゆる２つ又はそれよりも多くのクライアント装置が異なる群に割り当てられることを保証することになる。図９では、例えば、基地局９００は、最初にクライアント装置９０４、９０５、及び９０８の第１の群９１０と、次に、クライアント装置９０５、９０６、及び９０７の第２の群９１１と通信し、クライアント装置９０７及び９０８が異なる群にあることが保証される。   As shown in FIG. 9, the two client devices 907, 908 can be in close proximity such that the client channel characterization is substantially the same. Thus, the base station receives and stores substantially equivalent channel characterization vectors for the two client devices 907, 908, thus creating a unique spatially distributed signal for each client device. I can't. Thus, in one embodiment, the base station will ensure that every two or more client devices near each other are assigned to different groups. In FIG. 9, for example, the base station 900 communicates first with a first group 910 of client devices 904, 905, and 908 and then with a second group 911 of client devices 905, 906, and 907; It is guaranteed that client devices 907 and 908 are in different groups.

代替的に、一実施形態では、基地局９００は、同時にクライアント装置９０７及び９０８と通信するが、既知のチャネル多重化法を使用している通信チャネルを多重化する。例えば、基地局は、時間分割多重通信方式（ＴＤＭ）、周波数分割多重（ＦＤＭ）、又は符号分割多重アクセス方式（ＣＤＭＡ）技術を使用してクライアント装置９０７と９０８の間で単一の空間相関信号を分割することができる。   Alternatively, in one embodiment, base station 900 communicates with client devices 907 and 908 simultaneously, but multiplexes communication channels using known channel multiplexing techniques. For example, the base station may transmit a single spatial correlation signal between client devices 907 and 908 using time division multiplexing (TDM), frequency division multiplexing (FDM), or code division multiple access (CDMA) techniques. Can be divided.

上述の各クライアント装置は１本のアンテナを装備しているが、スループットを増大させるために複数のアンテナでクライアント装置を使用する本発明の根本的な原理を使用することができる。例えば、上述の無線システム上に使用される時、２本のアンテナを有するクライアントは、スループットの２倍の増加をもたらすことになる。３本のアンテナを有するクライアントは、スループットの３倍の増加をもたらす等々である（すなわち、アンテナ間の空間分離及び角度分離が十分であると仮定して）。基地局は、複数のアンテナを有するクライアント装置を循環する時、同じ一般規則を適用することができる。例えば、別々のクライアントとして各アンテナを処理し、あらゆる他のクライアントの場合と同様に、その「クライアント」にスループットを割り当てることができる（例えば、各クライアントに適切な又は同等の通信期間が与えられることを保証する）。   Each client device described above is equipped with one antenna, but the fundamental principles of the present invention using client devices with multiple antennas to increase throughput can be used. For example, when used on the wireless system described above, a client with two antennas will result in a two-fold increase in throughput. A client with three antennas will result in a three-fold increase in throughput, etc. (ie assuming sufficient spatial and angular separation between the antennas). The base station can apply the same general rules when cycling through client devices with multiple antennas. For example, each antenna can be treated as a separate client and throughput can be assigned to that “client” as with any other client (eg, each client is given an appropriate or equivalent communication period). Guarantee).

上述のように、本発明の一実施形態は、ＭＩＤＯ及び／又は上述のＭＩＭＯ信号送信技術を使用して、近垂直入射上空波（ＮＶＩＳ）システムにおいて信号対ノイズ比及びスループットを増大させる。図１０を参照すると、本発明の一実施形態では、Ｎ本のアンテナ１００２の行列を装備した第１のＮＶＩＳ局１００１は、Ｍクライアント装置１００４と通信するように構成される。ＮＶＩＳアンテナ１００２及び様々なクライアント装置１００４のアンテナは、望ましいＮＶＩＳをもたらして地上波干渉効果を最小にするために垂直の約１５度まで上方に信号を送る。一実施形態では、アンテナ１００２及びクライアント装置１００４は、ＮＶＩＳスペクトル内の指定された周波数で（例えば、搬送周波数で、又は２３ＭＨｚ未満、しかし一般的に１０ＭＨｚ未満で）様々なＭＩＤＯ及び上述のＭＩＭＯ技術を使用して複数の独立したデータストリーム１００６をサポートし、したがって、指定された周波数でのスループットが大幅に増大する（すなわち、統計的に独立したデータストリームの数に比例した係数で）。   As described above, an embodiment of the present invention uses MIDO and / or the MIMO signal transmission techniques described above to increase the signal to noise ratio and throughput in a near normal incident skywave (NVIS) system. Referring to FIG. 10, in one embodiment of the present invention, a first NVIS station 1001 equipped with a matrix of N antennas 1002 is configured to communicate with an M client device 1004. The NVIS antenna 1002 and various client device 1004 antennas signal up to about 15 degrees vertical to provide the desired NVIS and minimize terrestrial interference effects. In one embodiment, the antenna 1002 and the client device 1004 use various MIDO and MIMO techniques described above at specified frequencies in the NVIS spectrum (eg, at the carrier frequency or less than 23 MHz, but typically less than 10 MHz). Used to support multiple independent data streams 1006, thus greatly increasing throughput at a specified frequency (ie, by a factor proportional to the number of statistically independent data streams).

所定の局にサービスを提供するＮＶＩＳアンテナは、互いに物理的に非常に遠く隔てた状態にある場合がある。１０ＭＨｚ未満の長い波長と信号に関する進行する長い距離（往復３００マイルほども長く）とを考慮すると、１００ヤード単位及び更にはマイル単位のアンテナの物理的分離により、ダイバーシチの有利性を得ることができる。このような状況では、個々のアンテナ信号は、従来の有線又は無線通信システムを使用して処理されるように集中制御された位置に戻すことができる。代替的に、各アンテナは、その信号を処理し、次に、従来の有線又は無線通信システムを使用して集中制御された位置へデータを戻す局所的機能を有することができる。本発明の一実施形態では、ＮＶＩＳ局１００１は、「インターネット」１０１０（又は、他の広域ネットワーク）とのブロードバンドリンク１０１５を有し、したがって、遠隔高速無線ネットワークアクセスが可能なクライアント装置１００３が得られる。   NVIS antennas serving a given station may be physically very far away from each other. Considering the long wavelengths below 10 MHz and the long traveling distances for signals (as long as 300 miles round trip), the advantage of diversity can be obtained by physical separation of antennas in units of 100 yards and even in miles. . In such a situation, individual antenna signals can be returned to a centrally controlled position to be processed using conventional wired or wireless communication systems. Alternatively, each antenna may have a local function that processes its signals and then returns data to a centrally controlled location using conventional wired or wireless communication systems. In one embodiment of the invention, the NVIS station 1001 has a broadband link 1015 with the “Internet” 1010 (or other wide area network), thus providing a client device 1003 capable of remote high speed wireless network access. .

一実施形態では、基地局及び／又はユーザは、上述の偏波／パターンダイバーシチ技術を利用して、ダイバーシチ及び増大したスループットをもたらしながらアレイサイズ及び／又はユーザの距離を低減することができる。一例として、ＨＦ送信が行われるＭＩＤＯシステムにおいては、ユーザは、同じ位置とすることができ、しかも、信号は、偏波／パターンダイバーシチの理由で無相関とすることができる。特に、パターンダイバーシチを使用することによって、一方のユーザは、地上波を通して基地局に通信中であり、一方、他方のユーザは、ＮＶＩＳを通じて通信中とすることができる。   In one embodiment, the base station and / or user can utilize the polarization / pattern diversity technique described above to reduce array size and / or user distance while providing diversity and increased throughput. As an example, in a MIDO system where HF transmission takes place, the user can be in the same location, and the signal can be uncorrelated for reasons of polarization / pattern diversity. In particular, by using pattern diversity, one user can be communicating with the base station through terrestrial waves, while the other user can be communicating through NVIS.

本発明の付加的な実施形態
１．Ｉ／Ｑ不均衡を伴ったＤＩＤＯ−ＯＦＤＭプリコーディング
本発明の一実施形態は、直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）を行う分散入力分散出力（ＤＩＤＯ）システムにおいて同相及び直角位相（Ｉ／Ｑ）不均衡を補正するシステム及び方法を使用する。簡潔にいうと、この実施形態によれば、ユーザ装置は、チャネルを推定して基地局にこの情報をフィードバックする。基地局は、Ｉ／Ｑ不均衡により引き起こされる搬送波間及びユーザ間干渉を相殺するためにプリコーディング行列を計算し、並列データストリームは、ＤＩＤＯプリコーディングを通じて複数のユーザ装置に送信され、ユーザ装置は、残留干渉を抑制するためにゼロ強制（ＺＦ）、最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）、又は最大尤度（ＭＬ）受信機を通じてデータを復調する。 Additional Embodiments of the Invention DIDO-OFDM Precoding with I / Q Imbalance One embodiment of the present invention is an in-phase and quadrature (I / Q) imbalance in a distributed input distributed output (DIDO) system that performs orthogonal frequency division multiplexing (OFDM). Use systems and methods to correct Briefly, according to this embodiment, the user equipment estimates the channel and feeds this information back to the base station. The base station calculates a precoding matrix to cancel inter-carrier and inter-user interference caused by I / Q imbalance, and the parallel data stream is transmitted to multiple user equipments through DIDO precoding, The data is demodulated through a zero forcing (ZF), minimum mean square error (MMSE), or maximum likelihood (ML) receiver to suppress residual interference.

以下で詳細に説明するように、本発明のこの実施形態の有意な特徴の一部には、以下が含まれるが、これらに限定されない。   As described in detail below, some of the significant features of this embodiment of the invention include, but are not limited to:

ＯＦＤＭシステムにおいてミラートーンによる搬送波間干渉（ＩＣＩ）（Ｉ／Ｑ不整合による）を相殺するプリコーディング。   Precoding to cancel inter-carrier interference (ICI) due to mirror tone (due to I / Q mismatch) in OFDM systems.

ＤＩＤＯ−ＯＦＤＭシステムにおいてユーザ間干渉及びＩＣＩ（Ｉ／Ｑ不整合による）を相殺するプリコーディング。   Precoding to cancel inter-user interference and ICI (due to I / Q mismatch) in DIDO-OFDM systems.

ブロック対角化（ＢＤ）プリコーダを使用してＤＩＤＯ−ＯＦＤＭシステムにおいてＺＦ受信機を通じてＩＣＩ（Ｉ／Ｑ不整合による）を相殺する技術。   A technique for canceling ICI (due to I / Q mismatch) through a ZF receiver in a DIDO-OFDM system using a block diagonalization (BD) precoder.

ＤＩＤＯ−ＯＦＤＭシステム内でプリコーディング（送信機で）及びＺＦ又はＭＭＳＥフィルタ（受信機で）を通じてユーザ間干渉及びＩＣＩ（Ｉ／Ｑ不整合による）を相殺する技術。   A technique that cancels inter-user interference and ICI (due to I / Q mismatch) through precoding (at the transmitter) and ZF or MMSE filter (at the receiver) within the DIDO-OFDM system.

ＤＩＤＯ−ＯＦＤＭシステム内でのプリコーディング（送信機で）及び最大尤度（ＭＬ）検出器（受信機で）のような非線形検出器を通じてユーザ間干渉及びＩＣＩ（Ｉ／Ｑ不整合による）を相殺する技術。   Inter-user interference and ICI (due to I / Q mismatch) through non-linear detectors such as precoding (at transmitter) and maximum likelihood (ML) detector (at receiver) within DIDO-OFDM systems Technology to do.

ＯＦＤＭシステムにおいてミラートーンによる搬送波間干渉（ＩＣＩ）（Ｉ／Ｑ不整合による）を相殺するためのチャネル状態情報に基づくプリコーディングの使用。   Use of precoding based on channel state information to cancel inter-carrier interference (ICI) due to mirror tones (due to I / Q mismatch) in OFDM systems.

ＤＩＤＯ−ＯＦＤＭシステムにおいてミラートーンによる搬送波間干渉（ＩＣＩ）（Ｉ／Ｑ不整合による）を相殺するためのチャネル状態情報に基づくプリコーディングの使用。   Use of precoding based on channel state information to cancel inter-carrier interference (ICI) due to mirror tones (due to I / Q mismatch) in DIDO-OFDM systems.

基地局でのＩ／Ｑ不整合認識ＤＩＤＯプリコーダ及びユーザ端末でのＩＱ認識ＤＩＤＯ受信機の使用。   Use of an IQ mismatch DIDO precoder at the base station and an IQ aware DIDO receiver at the user terminal.

基地局でのＩ／Ｑ不整合認識ＤＩＤＯプリコーダ、ユーザ端末でのＩ／Ｑ認識ＤＩＤＯ受信機、及びＩ／Ｑ認識チャネル推定器の使用。   Use of an I / Q mismatch aware DIDO precoder at the base station, an I / Q aware DIDO receiver at the user terminal, and an I / Q aware channel estimator.

基地局でのＩ／Ｑ不整合認識ＤＩＤＯプリコーダ、ユーザ端末でのＩ／Ｑ認識ＤＩＤＯ受信機、及びＩ／Ｑ認識チャネル推定器、及びユーザ端末から基地局にチャネル状態情報を送るＩ／Ｑ認識ＤＩＤＯフィードバック発生器の使用。   I / Q mismatch recognition DIDO precoder at the base station, I / Q recognition DIDO receiver and I / Q recognition channel estimator at the user terminal, and I / Q recognition to send channel state information from the user terminal to the base station Use of DIDO feedback generator.

基地局でのＩ／Ｑ不整合認識ＤＩＤＯプリコーダ及びＩ／Ｑ経路情報を使用して、ユーザ選択、適応符号化、及び変調、時空間周波数マッピング、又はプリコーダ選択を含む機能を実施するＩ／Ｑ認識ＤＩＤＯ構成器の使用。   I / Q to perform functions including user selection, adaptive coding and modulation, space-time frequency mapping, or precoder selection using I / Q mismatch recognition DIDO precoder and I / Q path information at the base station Use of recognition DIDO composer.

ブロック対角化（ＢＤ）プリコーダを使用してＤＩＤＯ−ＯＦＤＭシステムにおいてＺＦ受信機を通じてＩＣＩ（Ｉ／Ｑ不整合による）を相殺するＩ／Ｑ認識ＤＩＤＯ受信機の使用。   Use of an I / Q aware DIDO receiver that cancels ICI (due to I / Q mismatch) through a ZF receiver in a DIDO-OFDM system using a block diagonalization (BD) precoder.

プリコーディング（送信機で）を通じてＩＣＩ（Ｉ／Ｑ不整合による）を相殺するＩ／Ｑ認識ＤＩＤＯ受信機とＤＩＤＯ−ＯＦＤＭシステム内での最大尤度（ＭＬ）検出器（受信機で）のような非線形検出器との使用。   Like I / Q-aware DIDO receivers that cancel ICI (due to I / Q mismatch) through precoding (at the transmitter) and maximum likelihood (ML) detectors (at the receiver) within the DIDO-OFDM system Use with non-linear detectors.

ＤＩＤＯ−ＯＦＤＭシステムにおいてＺＦ又はＭＭＳＥフィルタを通じてＩＣＩ（Ｉ／Ｑ不整合による）を相殺するＩ／Ｑ認識ＤＩＤＯ受信機の使用。   Use of an I / Q aware DIDO receiver that cancels ICI (due to I / Q mismatch) through a ZF or MMSE filter in a DIDO-OFDM system.

ａ．背景
一般的な無線通信システムの送受信信号は、同相及び直角位相（Ｉ／Ｑ）成分から成る。実用システムにおいては、同相及び直角位相成分は、混合及びベースバンド作動における不完全性のために歪みが発生する場合がある。これらの歪みは、Ｉ／Ｑ位相、利得、及び遅延の不整合として現れる。位相不均衡は、完全に直交ではない変調器／復調器における正弦及び余弦により引き起こされる。利得不均衡は、同相及び直角位相成分間の異なる増幅により引き起こされる。アナログ回路内のＩレールとＱレール間の遅延の差異による遅延不均衡という付加的な歪みが存在する場合がある。 a. Background A transmission / reception signal of a general wireless communication system includes in-phase and quadrature (I / Q) components. In practical systems, in-phase and quadrature components may be distorted due to imperfections in mixing and baseband operation. These distortions appear as I / Q phase, gain, and delay mismatches. Phase imbalance is caused by sine and cosine in the modulator / demodulator that is not perfectly orthogonal. Gain imbalance is caused by different amplification between in-phase and quadrature components. There may be an additional distortion of delay imbalance due to the difference in delay between the I and Q rails in the analog circuit.

直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）においては、Ｉ／Ｑ不均衡は、ミラートーンから搬送波間干渉（ＩＣＩ）を引き起こす。この影響は、文献において研究済みであり、単入力単出力ＳＩＳＯ−ＯＦＤＭシステムにおいてＩ／Ｑ不整合を補正する方法は、Ｍ．Ｄ．Ｂｅｎｅｄｅｔｔｏ及びＰ．Ｍａｎｄａｒｉｎｉ共著「ＯＦＤＭモデム内のＩ／Ｑベースバンドフィルタ不整合の影響の解析」、無線パーソナルコミュニケーション、１７５〜１８６頁、２０００年、Ｓ．Ｓｃｈｕｃｈｅｒｔ及びＲ．Ｈａｓｈｏｌｚｎｅｒ共著「ＯＦＤＭ信号受信用新規Ｉ／Ｑ不均衡補正方式」、家電に関するＩＥＥＥ会報、２００１年８月、Ｍ．Ｖａｌｋａｍａ、Ｍ．Ｒｅｎｆｏｒｓ、及びＶ．Ｋｏｉｖｕｎｅｎ共著「通信受信機内のＩ／Ｑ不均衡補正の高度な方法」、信号処理に関するＩＥＥＥ会報、２００１年１０月、Ｒ．Ｒａｏ及びＢ．Ｄａｎｅｓｈｒａｄ共著「Ｉ／Ｑ不整合の解析及びＯＦＤＭシステムの相殺方式」、ＩＳＴ移動通信サミット、２００４年６月、Ａ．Ｔａｒｉｇｈａｔ、Ｒ．Ｂａｇｈｅｒｉ、及びＡ．Ｈ．Ｓａｙｅｄ共著「ＯＦＤＭ受信機内のＩＱ不均衡の補正方式及び性能解析」、信号処理に関するＩＥＥＥ会報［音響、音声、及び信号処理に関するＩＥＥＥ会報も参照されたい］、第５３巻、３２５７〜３２６８頁、２００５年８月で提案されている。   In orthogonal frequency division multiplexing (OFDM), I / Q imbalance causes intercarrier interference (ICI) from mirror tones. This effect has been studied in the literature, and methods for correcting I / Q mismatch in a single-input single-output SISO-OFDM system are described in M.C. D. Benedetto and P.M. Mandarini, “Analysis of I / Q baseband filter mismatch in OFDM modem”, Wireless Personal Communications, 175-186, 2000, S.A. Schuchert and R.W. Hashorzner, “New I / Q imbalance correction method for OFDM signal reception”, IEEE bulletin on home appliances, August 2001, M.M. Valkama, M .; Renfors, and V.A. Koivunen, “Advanced Method for I / Q Imbalance Correction in Communication Receivers”, IEEE Bulletin on Signal Processing, October 2001, R.C. Rao and B.I. Daneshrad, “I / Q mismatch analysis and OFDM system cancellation method”, IST Mobile Communications Summit, June 2004, A. Tarihat, R.A. Bagheri, and A.A. H. Co-authored by Sayed, “Correction method and performance analysis of IQ imbalance in OFDM receiver”, IEEE bulletin on signal processing [see also IEEE bulletin on sound, speech, and signal processing], Vol. 53, pp. 3257-3268, 2005 Proposed in August of the year.

多重入力多重出力ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステムへのこの研究の拡張は、空間多重化（ＳＭ）に対しては、Ｒ．Ｒａｏ及びＢ．Ｄａｎｅｓｈｒａｄ共著「ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステムのＩ／Ｑ不整合相殺」、個人用、屋内、及び移動無線通信、２００４年、ＰＩＭＲＣ２００４、第１５回ＩＥＥＥ国際シンポジューム、第４巻、２００４年、２７１０〜２７１４頁、Ｒ．Ｍ．Ｒａｏ、Ｗ．Ｚｈｕ、Ｓ．Ｌａｎｇ、Ｃ．Ｏｂｅｒｌｉ、Ｄ．Ｂｒｏｗｎｅ、Ｊ．Ｂｈａｔｉａ、Ｊ．Ｆ．Ｆｒｉｇｏｎ、Ｊ．Ｗａｎｇ、Ｐ、Ｇｕｐｔａ、Ｈ．Ｌｅｅ、Ｄ．Ｎ．Ｌｉｕ、Ｓ．Ｇ．Ｗｏｎｇ、Ｍ．Ｆｉｔｚ、Ｂ．Ｄａｎｅｓｈｒａｄ、及びＯ．Ｔａｋｅｓｈｉｔａ共著「無線通信研究教育の多重アンテナテストベッド」、ＩＥＥＥ通信学術雑誌、第４２巻、第１２号、７２〜８１頁、２００４年１２月、Ｓ．Ｌａｎｇ、Ｍ．Ｒ．Ｒａｏ、及びＢ．Ｄａｎｅｓｈｒａｄ共著「５．２５ＧＨｚソフトウエア定義無線ＯＦＤＭ通信プラットフォームの設計及び開発」２００４年６月６〜１２日ＩＥＥＥ通信学術雑誌（ＩＥＥＥ）、第４２巻、第６号、６〜１２頁に示されており、直交時空間ブロックコード（ＯＳＴＢＣ）に対しては、Ａ．Ｔａｒｉｇｈａｔ及びＡ．Ｈ．Ｓａｙｅｄ共著「ＩＱ不均衡を備えたシステムのためのＭＩＭＯ−ＯＦＤＭ受信機」信号処理に関するＩＥＥＥ会報、第５３巻、３５８３〜３５９６頁、２００５年９月に示されている。   The extension of this work to a multiple-input multiple-output MIMO-OFDM system is described in R.C. for spatial multiplexing (SM). Rao and B.I. Danishrad, "I / Q mismatch cancellation of MIMO-OFDM system", Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, 2004, PIMRC 2004, 15th IEEE International Symposium, Vol. 4, 2004, pages 2710-2714, R. M.M. Rao, W.H. Zhu, S .; Lang, C.I. Oberli, D.C. Browne, J. et al. Bhatia, J .; F. Frigon, J. et al. Wang, P, Gupta, H.W. Lee, D.C. N. Liu, S .; G. Wong, M.M. Fitz, B.M. Daneshrad, and O.S. Takeshita, "Multi-antenna testbed for wireless communication research and education", IEEE Communication Journal, Vol. 42, No. 12, pp. 72-81, December 2004, S.A. Lang, M.C. R. Rao, and B.I. Daneshrad, “Design and Development of 5.25 GHz Software-Defined Wireless OFDM Communication Platform” June 6-12, 2004, IEEE Communications Journal (IEEE), Vol. 42, No. 6, pp. 6-12 For orthogonal space-time block code (OSTBC), A. Tarihat and A.M. H. Sayed, “MIMO-OFDM Receiver for Systems with IQ Imbalance”, IEEE Bulletin on Signal Processing, Vol. 53, pages 3583-3596, September 2005.

残念ながら、現在、分散入力分散出力（ＤＩＤＯ）通信システムにおいてＩ／Ｑ利得及び位相不均衡誤差を修正する方法に対する文献はない。以下で説明する本発明の実施形態では、これらの問題の解決法を示す。   Unfortunately, there is currently no literature on how to correct I / Q gain and phase imbalance errors in distributed input distributed output (DIDO) communication systems. The embodiments of the present invention described below show solutions to these problems.

ＤＩＤＯシステムは、従来のＳＩＳＯシステムと同じ無線リソース（すなわち、同じスロット持続時間及び周波数帯域）を利用しながら、ダウンリンクスループットを改善するために複数ユーザに並列データストリーム（プリコーディングを通じて）を送信する分散アンテナを有する１つの基地局から成る。ＤＩＤＯシステムの詳細説明は、２００４年７月３０日出願（先行出願）の米国特許出願出願番号第１０／９０２、９７８号であるＳ．Ｇ．Ｐｅｒｌｍａｎ及びＴ．Ｃｏｔｔｅｒによる「分散入力分散出力無線通信のシステム及び方法」に示されており、これは、本出願の出願人に譲渡され、かつ引用により本明細書に組み込まれている。   The DIDO system transmits parallel data streams (through precoding) to multiple users to improve downlink throughput while utilizing the same radio resources (ie, the same slot duration and frequency band) as a conventional SISO system. Consists of one base station with distributed antennas. A detailed description of the DIDO system can be found in US patent application Ser. No. 10 / 902,978, filed Jul. 30, 2004 (prior application). G. Perlman and T.W. Coter, “Distributed Input Distributed Output Wireless Communication System and Method,” which is assigned to the assignee of the present application and is incorporated herein by reference.

ＤＩＤＯプリコーダを実施する多くの方法がある。１つの解決法は、Ｑ．Ｈ．Ｓｐｅｎｃｅｒ、Ａ．Ｌ．Ｓｗｉｎｄｌｅｈｕｒｓｔ、及びＭ．Ｈａａｒｄｔ共著「マルチユーザＭＩＭＯチャネルにおけるダウンリンク空間多重化のゼロ強制方法」、信号処理に関するＩＥＥＥ会報、第５２巻、４６１〜４７１頁、２００４年２月、Ｋ．Ｋ．Ｗｏｎｇ、Ｒ．Ｄ．Ｍｕｒｃｈ、及びＫ．Ｂ．Ｌｅｔａｉｅｆ共著「マルチユーザＭＩＭＯアンテナシステムのための共同チャネル対角化」無線通信に関するＩＥＥＥ会報、第２巻、７７３〜７８６頁、２００３年７月、Ｌ．Ｕ．Ｃｈｏｉ及びＲ．Ｄ．Ｍｕｒｃｈ共著「分解手法を使用したマルチユーザＭＩＭＯシステムのための送信前処理技術」、無線通信に関するＩＥＥＥ会報、第３巻、２０〜２４頁、２００４年１月、Ｚ．Ｓｈｅｎ、Ｊ．Ｇ．Ａｎｄｒｅｗｓ、Ｒ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ、及びＢ．Ｌ．Ｅｖａｎｓ共著「ブロック対角化が行われるマルチユーザＭＩＭＯシステムのための低複雑性ユーザ選択アルゴリズム」、信号処理に関するＩＥＥＥ会報、２００５年９月の公開に向けて受諾、Ｚ．Ｓｈｅｎ、Ｒ．Ｃｈｅｎ、Ｊ．Ｇ．Ａｎｄｒｅｗｓ、Ｒ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ、及びＢ．Ｌ．Ｅｖａｎｓ共著「ブロック対角化を備えたマルチユーザＭＩＭＯ放送チャネルの合計機能」、２００５年１０月の無線通信に関するＩＥＥＥ会報に提出、Ｒ．Ｃｈｅｎ、Ｒ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ、及びＪ．Ｇ．Ａｎｄｒｅｗｓ共著「線形受信機を有する単体プリコーディングマルチユーザ空間多重化システムの送信選択ダイバーシチ」、２００５年の信号処理に関するＩＥＥＥ会報に向けて受諾のものに説明されているブロック対角化（ＢＤ）である。本明細書に示すＩ／Ｑ補正方法は、ＢＤプリコーダを仮定するが、あらゆる形式のＤＩＤＯプリコーダに拡張することができる。   There are many ways to implement a DIDO precoder. One solution is Q. H. Spencer, A.M. L. Swindlehurst, and M.M. Haardt, “Zero Forcing Method for Downlink Spatial Multiplexing in Multiuser MIMO Channel”, IEEE Bulletin on Signal Processing, Vol. 52, pp. 461-471, February 2004, K. K. Wong, R.A. D. Murch, and K.M. B. Letief, co-authored “Collaborative Channel Diagonalization for Multi-User MIMO Antenna System” IEEE Bulletin on Wireless Communication, Vol. 2, pp. 773-786, July 2003; U. Choi and R.A. D. M. Murch, “Transmission Preprocessing Techniques for Multi-User MIMO Systems Using Decomposition Techniques”, IEEE Bulletin on Wireless Communications, Vol. 3, pages 20-24, January 2004, Z. Shen, J. et al. G. Andrews, R.D. W. Heath, and B.H. L. Evans, “Low Complexity User Selection Algorithm for Multi-User MIMO Systems with Block Diagonalization”, IEEE Bulletin on Signal Processing, accepted for publication in September 2005, Z. Shen, R.A. Chen, J. et al. G. Andrews, R.D. W. Heath, and B.H. L. Co-authored by Evans, “Total Function of Multi-User MIMO Broadcast Channels with Block Diagonalization”, submitted to the IEEE bulletin on wireless communication in October 2005; Chen, R.A. W. Heath and J.H. G. By Andrews, "Diagonal selection diversity in a single precoding multi-user spatial multiplexing system with linear receivers", block diagonalization (BD) described in the acceptance of the IEEE bulletin on signal processing in 2005 is there. The I / Q correction method presented here assumes a BD precoder, but can be extended to any type of DIDO precoder.

ＤＩＤＯ−ＯＦＤＭシステムにおいては、Ｉ／Ｑ不整合は、２つの影響、すなわち、ＩＣＩとユーザ間干渉とを引き起こす。前者は、ＳＩＳＯ−ＯＦＤＭシステムと同様のミラートーンによる干渉によるものである。後者は、Ｉ／Ｑ不整合がＤＩＤＯプリコーダの直交性を破壊し、ユーザ間の干渉が発生することによるものである。これらの形式の干渉のいずれも、本明細書で説明する方法を通じて送信機及び受信機において相殺することができる。ＤＩＤＯ−ＯＦＤＭシステムにおいてＩ／Ｑ補正の３つの方法を説明すると共に、性能をＩ／Ｑ不整合の有無によるシステムと比較する。結果は、シミュレーション及びＤＩＤＯ−ＯＦＤＭプロトタイプで行った実際的な測定値に基づいて示される。   In DIDO-OFDM systems, I / Q mismatch causes two effects: ICI and inter-user interference. The former is due to interference caused by mirror tones similar to the SISO-OFDM system. The latter is due to I / Q mismatch breaking the orthogonality of the DIDO precoder and causing interference between users. Any of these types of interference can be canceled at the transmitter and receiver through the methods described herein. Three methods of I / Q correction in a DIDO-OFDM system are described and the performance is compared with a system with and without I / Q mismatch. The results are shown based on simulations and practical measurements made with the DIDO-OFDM prototype.

本発明の実施形態は、先行出願の拡張である。特に、これらの実施形態は、先行出願の以下の特徴に対するものである。   The embodiment of the present invention is an extension of the prior application. In particular, these embodiments are directed to the following features of the prior application.

Ｉ／Ｑレールが利得及び位相の不均衡の影響を受ける先行出願に説明されているようなシステム。   A system as described in the prior application where the I / Q rail is affected by gain and phase imbalance.

チャネル推定に使用するトレーニング信号を使用して送信機でのＩ／Ｑ補正を備えたＤＩＤＯプリコーダを計算する。   A DIDO precoder with I / Q correction at the transmitter is calculated using the training signal used for channel estimation.

信号特徴付けデータは、Ｉ／Ｑ不均衡に対処するものであり、送信機において使用して本明細書で提案する方法に従ってＤＩＤＯプリコーダを計算する。   The signal characterization data addresses the I / Q imbalance and is used at the transmitter to calculate the DIDO precoder according to the method proposed herein.

ｂ．本発明の実施形態 b. Embodiment of the present invention

最初に、本発明の数学的モデル及びフレームワークに対して説明する。   First, the mathematical model and framework of the present invention will be described.

解決法を示す前に、中心的数学的概念を説明することが役立つ。Ｉ／Ｑ利得及び位相不均衡（位相遅延は説明には含まれず、アルゴリズムのＤＩＤＯ−ＯＦＤＭバージョンにおいて自動的に処理される）を仮定してこの概念を説明する。基本的な考えを説明するために、２つの複素数、ｓ＝ｓｉ＋ｊＳQ及びｈ＝ｈｉ＋ｊｈQを掛け合わせて、ｘ＝ｈ*ｓとする。下付き文字を使用して同相及び直角位相成分を示している。以下であることを思い出されたい。
xI = sIhI − sQhQ
及び
xQ = sIhQ ＋ sQhI . Before presenting a solution, it is helpful to explain the central mathematical concept. This concept will be described assuming I / Q gain and phase imbalance (phase delay is not included in the description and is handled automatically in the DIDO-OFDM version of the algorithm). To explain the basic idea, x = h * s is obtained by multiplying two complex numbers, s = si + jS Q and h = hi + jh Q. Subscripts are used to indicate in-phase and quadrature components. Recall that:
x I = s I h I − s Q h Q
as well as
x Q = s I h Q + s Q h I.

行列形式では、これは、以下のように書き換えることができる。   In matrix form, this can be rewritten as

チャネル行列（Ｈ）によるユニタリ変換に注意されたい。ｓは、送信されたシンボルであり、ｈは、チャネルであるとする。Ｉ／Ｑ利得及び位相不均衡の存在は、以下のように非ユニタリ変換を作成することによってモデル化することができる。   Note the unitary transformation by the channel matrix (H). Let s be the transmitted symbol and h be the channel. The presence of I / Q gain and phase imbalance can be modeled by creating a non-unitary transformation as follows.

秘訣は、以下に書くことができることを認識することである。   The trick is to recognize that you can write:

ここで、（Ａ）を書き換えると、   Here, when (A) is rewritten,

以下のように定める。   It is defined as follows.

及び as well as

これらの行列の両方ともユニタリ構造を有し、したがって、以下のように複素スカラーにより同等に表すことができる。   Both of these matrices have unitary structures and can therefore be represented equally by complex scalars as follows:

及び as well as

これらの観測結果の全てを使用して、２つのチャネル、すなわち、同等チャネルｈe及び共役チャネルｈcに関してスカラーの形に有効方程式を戻すことができる。次に、（５）の有効変換は、以下になる。 Using all of these observations, two channels, namely, it is possible to return the effective equations in the form of scalar terms equivalent channel h e and conjugated channel h c. Next, the effective conversion of (5) is as follows.

第１のチャネルを同等チャネル、第２のチャネルを共役チャネルと呼ぶ。同等チャネルは、Ｉ／Ｑ利得及び位相不均衡がなかった場合に観測されるものである。   The first channel is called an equivalent channel, and the second channel is called a conjugate channel. The equivalent channel is what is observed when there is no I / Q gain and phase imbalance.

同様の論拠で、Ｉ／Ｑ利得及び位相不均衡を有する離散時間ＭＩＭＯのＮｘＭシステムの入出力関係は、以下のようになることを示すことができる（スカラー均等物を用いてそれらの行列対応物を構築する）。   With similar reasoning, it can be shown that the input-output relationship of NxM systems with discrete-time MIMO with I / Q gain and phase imbalance is as follows (with scalar equivalents their matrix counterparts: Build).

ここで、ｔは、離散時間指数：   Where t is the discrete time index:

であり、Ｌは、チャネルタップ数である。 And L is the number of channel taps.

ＤＩＤＯ−ＯＦＤＭシステムにおいては、周波数領域内の受信信号が表される。以下のことを信号及びシステムから思い出されたい。   In the DIDO-OFDM system, a received signal in the frequency domain is represented. Remember the following from the signals and system:

の場合は、 In the case of,

であり、ＯＦＤＭに対しては、副搬送波ｋに対するＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステムの同等の入出力の関係は、以下である。 For OFDM, the equivalent input / output relationship of the MIMO-OFDM system for subcarrier k is:

ここで、ｋ＝０、１．．．、Ｋ−１は、ＯＦＤＭ副搬送波指数であり、Ｈe及びＨcは、それぞれ、同等チャネルと共役チャネルの行列を示し、以下のように定められる。 Here, k = 0, 1. . . , K-1 is an OFDM subcarrier index, H e and H c, respectively, show a matrix of equivalent channel and coupled channels are defined as follows.

及び as well as

（１）における第２の寄与は、ミラートーンからの干渉である。これは、以下の積重ね行列システム（共役に慎重に注意する）を構築することによって対処することができる。   The second contribution in (1) is interference from the mirror tone. This can be addressed by constructing the following stacked matrix system (carefully paying attention to the conjugate):

ここで、   here,

及び as well as

は、それぞれ、周波数領域内の送信及び受信シンボルのベクトルである。 Are vectors of transmitted and received symbols in the frequency domain, respectively.

この手法を用いて、ＤＩＤＯ作動に使用する有効行列を構築する。例えば、ＤＩＤＯ２ｘ２入出力関係（各ユーザが１本の受信アンテナを有すると仮定して）を用いて、第１のユーザ装置は、以下を見る（ノイズがない場合）。   This technique is used to construct an effective matrix for use in DIDO operations. For example, using the DIDO2x2 input / output relationship (assuming each user has one receive antenna), the first user device looks at the following (when there is no noise).

一方、第２のユーザは、以下を観測する。   On the other hand, the second user observes the following.

ここで、   here,

は、それぞれ、行列Ｈe及びＨcの第ｍ番目の行を示し、Ｗ∈Ｃ4x4は、ＤＩＤＯプリコーディング行列である。（２）及び（３）から、ユーザｍの受信シンボル： Respectively, shows the m-th row of the matrix H e and H c, W∈C 4x4 is DIDO precoding matrix. From (2) and (3), the received symbol of user m:

は、Ｉ／Ｑ不均衡により引き起こされる干渉の２つのソース、すなわち、ミラートーンからの搬送波間干渉（すなわち、ｐ≠ｍとして、 Is the two sources of interference caused by I / Q imbalance, namely inter-carrier interference from mirror tones (ie, p ≠ m,

）及びユーザ間干渉（すなわち、 ) And inter-user interference (ie

及び as well as

）の影響を受けることが観測される。（３）のＤＩＤＯプリコーディング行列Ｗは、これらの２つの干渉条件を相殺するようになっている。 ) Is observed. The DIDO precoding matrix W in (3) cancels these two interference conditions.

受信機で適用される共同検出に基づいて、ここで使用することができるＤＩＤＯプリコーダのいくつかの異なる実施形態がある。一実施形態では、複合体チャネル：   There are several different embodiments of DIDO precoders that can be used here based on joint detection applied at the receiver. In one embodiment, the complex channel:

（Ｈe (m)ではなく）から計算されるブロック対角化（ＢＤ）が使用される（例えば、Ｑ．Ｈ．Ｓｐｅｎｃｅｒ、Ａ．Ｌ．Ｓｗｉｎｄｌｅｈｕｒｓｔ、及びＭ．Ｈａａｒｄｔ共著「マルチユーザＭＩＭＯチャネルにおけるダウンリンク空間多重化のゼロ強制方法」、信号処理に関するＩＥＥＥ会報、第５２巻、４６１〜４７１頁、２００４年２月、Ｋ．Ｋ．Ｗｏｎｇ、Ｒ．Ｄ．Ｍｕｒｃｈ、及びＫ．Ｂ．Ｌｅｔａｉｅｆ共著「マルチユーザＭＩＭＯアンテナシステムのための共同チャネル対角化」、無線通信に関するＩＥＥＥ会報、第２巻、７７３〜７８６頁、２００３年７月、Ｌ．Ｕ．Ｃｈｏｉ及びＲ．Ｄ．Ｍｕｒｃｈ共著「分解手法を使用したマルチユーザＭＩＭＯシステムのための送信前処理技術」、無線通信に関するＩＥＥＥ会報、第３巻、２０〜２４頁、２００４年１月、Ｚ．Ｓｈｅｎ、Ｊ．Ｇ．Ａｎｄｒｅｗｓ、Ｒ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ、及びＢ．Ｌ．Ｅｖａｎｓ共著「ブロック対角化が行われるマルチユーザＭＩＭＯシステムのための低複雑性ユーザ選択アルゴリズム」、信号処理に関するＩＥＥＥ会報、２００５年９月の公開に向けて受諾、Ｚ．Ｓｈｅｎ、Ｒ．Ｃｈｅｎ、Ｊ．Ｇ．Ａｎｄｒｅｗｓ、Ｒ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ、及びＢ．Ｌ．Ｅｖａｎｓ共著「ブロック対角化を備えたマルチユーザＭＩＭＯ放送チャネルの合計機能」、２００５年１０月の無線通信に関するＩＥＥＥ会報に提出を参照されたい）。したがって、現在のＤＩＤＯシステムは、以下のようにプリコーダを選択する。 (H e (m) instead) Block Diagonalization calculated from (BD) is used (e.g., Q.H.Spencer, A.L.Swindlehurst, and in M.Haardt co "Multiuser MIMO Channel "Zero Forcing Method for Downlink Spatial Multiplexing", IEEE Bulletin on Signal Processing, Vol. 52, pp. 461-471, February 2004, co-authored by KK Wong, RD Murch, and KB Leteief "Collaborative channel diagonalization for multi-user MIMO antenna systems", IEEE Bulletin on Wireless Communications, Vol. 2, pp. 773-786, July 2003, LU Choi and RD Murch, "Decomposition" Pre-transmission processing technology for multi-user MIMO system using the method ", IEEE bulletin on wireless communication, Vol. 20, p. 24, January 2004, Z. Shen, J. G. Andrews, R. W. Heath, and B. L. Evans "For multi-user MIMO systems where block diagonalization is performed. Low Complexity User Selection Algorithm ", IEEE Bulletin on Signal Processing, Accepted for Publication in September 2005, Z. Shen, R. Chen, J. G. Andrews, R. W. Heath, and B. L. Evans co-authored “Total functionality of multi-user MIMO broadcast channels with block diagonalization”, see the October 2005 submission to the IEEE bulletin on wireless communications). Therefore, the current DIDO system selects a precoder as follows.

ここで、αi、jは、定数であり、かつ Where α i, j are constants and

である。本方法は、このプリコーダを使用してＤＩＤＯプリコーダの他の態様を以前と同じに保つことが可能であるために有用であり、その理由は、Ｉ／Ｑ利得及び位相不均衡の影響が送信機において完全に相殺されるからである。 It is. The method is useful because this precoder can be used to keep other aspects of the DIDO precoder the same as before, because the effects of I / Q gain and phase imbalance are Because it is completely offset.

ＩＱ不均衡によるＩＣＩを事前相殺することなくユーザ間干渉を事前相殺するＤＩＤＯプリコーダを設計することも可能である。この手法を用いて、受信機（送信機ではなく）は、以下で説明する受信フィルタの１つを使用することによってＩＱ不均衡を補正する。次に、（４）のプリコーディング設計基準を以下のように修正することができる。   It is also possible to design a DIDO precoder that pre-cancels inter-user interference without pre-cancelling ICI due to IQ imbalance. Using this approach, the receiver (not the transmitter) corrects the IQ imbalance by using one of the receive filters described below. Next, the precoding design criteria of (4) can be modified as follows.

及び as well as

ここで、第ｍ番目の送信シンボルに対する、   Here, for the mth transmission symbol,

及び as well as

は、ユーザｍの受信シンボルベクトルである。 Is the received symbol vector of user m.

受信側で、送信シンボルベクトル
を推定するために、ユーザｍは、ＺＦフィルタを使用し、推定シンボルベクトルは、以下によって与えられる。 On the receiving side, transmit symbol vector
To estimate, user m uses a ZF filter and the estimated symbol vector is given by:

ＺＦフィルタが最も理解しやすいが、受信機は、当業者に公知のあらゆる数の他のフィルタを適用することができる。１つの一般的な選択は、ＭＭＳＥフィルタであり、以下の通りである。   Although the ZF filter is most easily understood, the receiver can apply any number of other filters known to those skilled in the art. One common choice is an MMSE filter, as follows.

また、ｐは、信号対ノイズ比である。代替的に、受信機は、最大尤度シンボル検出（又は球復号器又は反復的変形）を行うことができる。例えば、第１のユーザは、ＭＬ受信機を使用して以下の最適化を解くことができる。   P is the signal-to-noise ratio. Alternatively, the receiver can perform maximum likelihood symbol detection (or sphere decoder or iterative variation). For example, the first user can solve the following optimization using an ML receiver.

ここで、Ｓは、全ての可能なベクトルｓの組であり、配列サイズに依存する。ＭＬ受信機は、受信機での所要の複雑性の増大の代価として、より良好な性能を発揮する。方程式の類似の組が第２のユーザに適用される。   Where S is the set of all possible vectors s and depends on the array size. ML receivers provide better performance at the expense of increased complexity at the receiver. A similar set of equations is applied to the second user.

（６）及び（７）のＨW (1,2)及びＨW (2,1)は、ゼロ入力を有すると仮定されることに注意されたい。この仮定は、送信プリコーダが、（４）における基準としての場合と同様に、完全にユーザ間干渉を相殺することができる場合に限り有効である。同様に、ＨW (1,1)及びＨW (2,2)は、送信プリコーダが完全に搬送波間干渉（すなわち、ミラートーンによる）を相殺することができる場合に限り対角行列である。 Note that H W (1,2) and H W (2,1) in (6) and (7) are assumed to have zero input. This assumption is valid only if the transmission precoder can completely cancel the inter-user interference, as is the case in (4). Similarly, H W (1,1) and H W (2,2) are diagonal matrices only if the transmit precoder can completely cancel the inter-carrier interference (ie, due to mirror tones).

図１３は、基地局（ＢＳ）におけるＩＱ−ＤＩＤＯプリコーダ１３０２、送信チャネル１３０４、ユーザ装置内のチャネル推定論理１３０６、及びＺＦ、ＭＭＳＥ、又はＭＬ受信機１３０８を含むＩ／Ｑ補正を備えたＤＩＤＯ−ＯＦＤＭシステムのフレームワークの一実施形態を示している。チャネル推定論理１３０６は、トレーニングシンボルを通じてチャネルＨe (m)及びＨc (m)を推定し、ＡＰ内のプリコーダ１３０２にこれらの推定値をフィードバックする。ＢＳは、ＤＩＤＯプリコーダ重み（行列Ｗ）を計算してＩ／Ｑ利得及び位相不均衡による干渉、並びにユーザ間干渉を事前相殺すると共に、無線チャネル１３０４を通じてユーザにデータを送信する。ユーザ装置ｍは、ＺＦ、ＭＭＳＥ、又はＭＬ受信機１３０８を使用し、ユニット１３０４によって提供されるチャネル推定値を利用することによって残留干渉を相殺してデータを復調する。 FIG. 13 shows a DIDO with IQ-DIDO precoder 1302 at base station (BS), transmission channel 1304, channel estimation logic 1306 in user equipment, and I / Q correction including ZF, MMSE, or ML receiver 1308. 1 illustrates one embodiment of a framework for an OFDM system. Channel estimation logic 1306, estimates the channel H e (m) and H c (m) through training symbol, and feeds back these estimates to the precoder 1302 in AP. The BS calculates DIDO precoder weights (matrix W) to pre-cancel interference due to I / Q gain and phase imbalance, as well as inter-user interference, and transmits data to the user through the wireless channel 1304. User equipment m uses a ZF, MMSE, or ML receiver 1308 to demodulate data by canceling residual interference by utilizing the channel estimate provided by unit 1304.

以下の３つの実施形態を使用して、このＩ／Ｑ補正アルゴリズムを実施することができる。   The following three embodiments can be used to implement this I / Q correction algorithm.

方法１−ＴＸ補正：この実施形態では、送信機は、（４）における基準に従ってプリコーディング行列を計算する。受信機において、ユーザ装置は、「簡素化した」ＺＦ受信機を使用する。ここで、ＨW (1,1)及びＨW (2,2)は、対角行列であると仮定する。したがって、方程式（８）は、以下のように簡素化される。 Method 1-TX correction: In this embodiment, the transmitter calculates the precoding matrix according to the criteria in (4). At the receiver, the user equipment uses a “simplified” ZF receiver. Here, it is assumed that H W (1,1) and H W (2,2) are diagonal matrices. Thus, equation (8) is simplified as follows:

方法２−ＲＸ補正：この実施形態では、送信機は、（４）における基準としての場合と同様に、完全に搬送波間干渉及びユーザ間干渉を相殺することなく、Ｒ．Ｃｈｅｎ、Ｒ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ、及びＪ．Ｇ．Ａｎｄｒｅｗｓ共著「線形受信機を有する単体プリコーディングマルチユーザ空間多重化システムの送信選択ダイバーシチ」、２００５年の信号処理に関するＩＥＥＥ会報に向けて受諾されたものに説明されている従来のＢＤ方法に基づいてプリコーディング行列を計算する。本方法に対しては、（２）及び（３）のプリコーディング行列は、以下のように簡素化される。   Method 2-RX Correction: In this embodiment, the transmitter can transmit R.D. without canceling the inter-carrier interference and the inter-user interference completely as is the case in (4). Chen, R.A. W. Heath and J.H. G. Based on the conventional BD method described in Andrews co-authored “Transmission Selection Diversity in a Single-Precoding Multiuser Spatial Multiplexing System with Linear Receiver”, accepted for the IEEE newsletter on signal processing in 2005. Compute the precoding matrix. For this method, the precoding matrices (2) and (3) are simplified as follows.

受信機において、ユーザ装置は、（８）の場合と同様にＺＦフィルタを使用する。本方法は、上述の方法１とは異なり、送信機では干渉を事前相殺しないことに注意されたい。したがって、受信機において搬送波間干渉を相殺するが、ユーザ間干渉を相殺することができない。更に、方法２においては、ユーザは、Ｈe (m)及びＨc (m)の両方のフィードバックを必要とする方法１とは対照的に、ＤＩＤＯプリコーダを計算するために送信機のベクトルＨe (m)をフィードバックする必要があるだけである。したがって、方法２は、特に低速フィードバックチャネルを有するＤＩＤＯシステムに適している。一方、方法２では、（１１）ではなく（８）のＺＦ受信機を計算するためにユーザ装置で若干高い計算上の複雑性が必要である。 In the receiver, the user apparatus uses the ZF filter as in the case of (8). Note that this method differs from Method 1 above in that the transmitter does not pre-cancel the interference. Therefore, although inter-carrier interference is canceled at the receiver, inter-user interference cannot be canceled. Further, in the method 2, the user, in contrast to the method 1 which requires feedback of both H e (m) and H c (m), the vector of the transmitter to calculate the DIDO precoder H e It is only necessary to feed back (m) . Therefore, Method 2 is particularly suitable for DIDO systems with a slow feedback channel. On the other hand, method 2 requires slightly higher computational complexity at the user equipment to calculate the ZF receiver of (8) instead of (11).

方法３−ＴＸ−ＲＸ補正：一実施形態では、上述の２つの方法が結合される。送信機は、（４）の場合と同様にプリコーディング行列を計算し、受信機内の（８）による送信シンボルを推定するように、プリコーディング行列を計算し、受信機は、（８）に従って送信シンボルを推定する。   Method 3-TX-RX Correction: In one embodiment, the two methods described above are combined. The transmitter calculates the precoding matrix as in (4) and calculates the precoding matrix so as to estimate the transmission symbol according to (8) in the receiver, and the receiver transmits according to (8). Estimate symbols.

Ｉ／Ｑ不均衡により、位相不均衡、利得不均衡、遅延不均衡に関わらず、無線通信システムにおいて信号品質の有害な悪化が発生する。こういう理由から、従来の回路ハードウエアは、非常に低い不均衡を有するように設計されていた。しかし、上述のように、送信プリコーディング及び／又は特別な受信機の形態でデジタル信号処理を使用し、この問題を是正することができる。本発明の一実施形態は、いくつかの新しい機能ユニットを有するシステムを含み、その各々は、ＯＦＤＭ通信システム又はＤＩＤＯ−ＯＦＤＭ通信システムにおいてＩ／Ｑ補正の実施に重要である。   I / Q imbalance causes a detrimental degradation of signal quality in a wireless communication system regardless of phase imbalance, gain imbalance, or delay imbalance. For this reason, conventional circuit hardware has been designed to have a very low imbalance. However, as mentioned above, digital signal processing in the form of transmit precoding and / or special receivers can be used to correct this problem. One embodiment of the invention includes a system with several new functional units, each of which is important for implementing I / Q correction in an OFDM communication system or a DIDO-OFDM communication system.

本発明の一実施形態は、チャネル状態情報に基づくプリコーディングを用いてＯＦＤＭシステムにおいてミラートーンによる搬送波間干渉（ＩＣＩ）（Ｉ／Ｑ不整合による）を相殺する。図１１に示すように、この実施形態によるＤＩＤＯ送信機は、ユーザセレクタユニット１１０２、複数の符号化変調ユニット１１０４、対応する複数のマッピングユニット１１０６、ＤＩＤＯ−ＩＱ認識プリコーディングユニット１１０８、複数のＲＦ送信機ユニット１１１４、ユーザフィードバックユニット１１１２、及びＤＩＤＯ構成ユニット１１１０を含む。   One embodiment of the present invention uses precoding based on channel state information to cancel inter-carrier interference (ICI) due to mirror tones (due to I / Q mismatch) in OFDM systems. As shown in FIG. 11, a DIDO transmitter according to this embodiment includes a user selector unit 1102, a plurality of coded modulation units 1104, a corresponding plurality of mapping units 1106, a DIDO-IQ-aware precoding unit 1108, a plurality of RF transmissions. Machine unit 1114, user feedback unit 1112, and DIDO configuration unit 1110.

ユーザセレクタユニット１１０２は、フィードバックユニット１１１２によって得られたフィードバック情報に基づいて、複数のユーザＵ１−ＵＭに関連のデータを選択し、複数の符号化変調ユニット１１０４の各々にこの情報を提供する。各符号化変調ユニット１１０４は、ユーザの情報ビットを符号化及び変調してマッピングユニット１１０６に送る。マッピングユニット１１０６は、複素シンボルに入力ビットをマップし、ＤＩＤＯ−ＩＱ認識プリコーディングユニット１１０８に結果を送る。ＤＩＤＯ−ＩＱ認識プリコーディングユニット１１０８は、ユーザからフィードバックユニット１１１２によって得られたチャネル状態情報を利用してＤＩＤＯ−ＩＱ認識プリコーディング重みを計算し、マッピングユニット１１０６から得られる入力シンボルをプリコーディングする。プリコーディングデータストリームの各々は、ＩＦＦＴを計算して循環プレフィックスを追加するＯＦＤＭユニット１１１５にＤＩＤＯ−ＩＱ認識プリコーディングユニット１１０８により送られる。この情報は、ＤＡ変換を操作してＲＦユニット１１１４に送るＤ／Ａユニット１１１６に送られる。ＲＦユニット１１１４は、中間／高周波にベースバンド信号をアップコンバートして送信アンテナに送る。   The user selector unit 1102 selects data related to the plurality of users U1-UM based on the feedback information obtained by the feedback unit 1112, and provides this information to each of the plurality of coded modulation units 1104. Each coded modulation unit 1104 codes and modulates user information bits and sends them to the mapping unit 1106. Mapping unit 1106 maps the input bits to complex symbols and sends the result to DIDO-IQ aware precoding unit 1108. The DIDO-IQ recognition precoding unit 1108 calculates the DIDO-IQ recognition precoding weight using the channel state information obtained by the feedback unit 1112 from the user, and precodes the input symbol obtained from the mapping unit 1106. Each of the precoding data streams is sent by a DIDO-IQ aware precoding unit 1108 to an OFDM unit 1115 that calculates an IFFT and adds a cyclic prefix. This information is sent to the D / A unit 1116 that operates the DA conversion and sends it to the RF unit 1114. The RF unit 1114 up-converts the baseband signal to intermediate / high frequency and sends it to the transmission antenna.

プリコーダは、共にＩ／Ｑ不均衡を補正する目的で規則的トーン及びミラートーンで作動する。ＺＦ、ＭＭＳＥ、又は重み付けＭＭＳＥ設計を含むあらゆる数のプリコーダ設計基準を用いることができる。好ましい実施形態では、プリコーダは、完全にＩ／Ｑ不整合によるＩＣＩを相殺し、したがって、受信機は、付加的な補正を備える必要がなくて済む。   Both precoders operate with regular tones and mirror tones to correct I / Q imbalances. Any number of precoder design criteria can be used, including ZF, MMSE, or weighted MMSE designs. In the preferred embodiment, the precoder completely cancels out ICI due to I / Q mismatch, so the receiver need not have additional corrections.

一実施形態では、プリコーダは、ブロック対角化基準を使用して完全にユーザ間干渉を相殺するが、各ユーザに対してＩ／Ｑ影響を完全に相殺するわけではなく、付加的な受信機処理が必要である。別の実施形態では、プリコーダは、ゼロ強制基準を用いてＩ／Ｑ不均衡によるユーザ間干渉及びＩＣＩを完全に相殺する。この実施形態は、受信機で従来のＤＩＤＯ−ＯＦＤＭプロセッサを使用することができる。   In one embodiment, the precoder cancels out the inter-user interference completely using block diagonalization criteria, but does not completely cancel out the I / Q effects for each user, an additional receiver Processing is required. In another embodiment, the precoder completely cancels inter-user interference and ICI due to I / Q imbalance using a zero forcing criterion. This embodiment may use a conventional DIDO-OFDM processor at the receiver.

本発明の一実施形態は、チャネル状態情報に基づくプリコーディングを用いてＤＩＤＯ−ＯＦＤＭシステムにおいてミラートーンによる搬送波間干渉（ＩＣＩ）（Ｉ／Ｑ不整合による）を相殺し、各ユーザは、ＩＱ認識ＤＩＤＯ受信機を使用する。図１２に示すように、本発明の一実施形態では、受信機１２０２を含むシステムは、複数のＲＦユニット１２０８、対応する複数のＡ／Ｄユニット１２１０、ＩＱ認識チャネル推定器１２０４、及びＤＩＤＯフィードバック発生器１２０６を含む。   One embodiment of the present invention cancels inter-carrier interference (ICI) due to mirror tones (due to I / Q mismatch) in DIDO-OFDM systems using precoding based on channel state information, and each user is IQ aware. Use a DIDO receiver. As shown in FIG. 12, in one embodiment of the present invention, a system including a receiver 1202 includes a plurality of RF units 1208, a corresponding plurality of A / D units 1210, an IQ aware channel estimator 1204, and DIDO feedback generation. A container 1206.

ＲＦユニット１２０８は、ＤＩＤＯ送信機ユニット１１１４から送信された信号を受信し、ベースバンドに信号をダウンコンバートし、ダウンコンバートされた信号をＡ／Ｄユニット１２１０に供給する。Ａ／Ｄユニット１２１０は、次に、アナログからデジタルに信号を変換してＯＦＤＭユニット１２１３に送る。ＯＦＤＭユニット１２１３は、循環プレフィックスを除去し、かつ周波数領域に信号を伝えるようにＦＦＴを操作する。トレーニング期間中に、ＯＦＤＭユニット１２１３は、周波数領域内でチャネル推定値を計算するＩＱ認識チャネル推定器１２０４に出力を送る。代替的に、チャネル推定値は、時間領域内で計算することができる。データ期間中に、ＯＦＤＭユニット１２１３は、ＩＱ認識受信機ユニット１２０２に出力を送る。ＩＱ認識受信機ユニット１２０２は、ＩＱ受信機を計算してデータ１２１４を取得するために信号を復調／復号する。ＩＱ認識チャネル推定器１２０４は、チャネル推定値を量子化してフィードバック制御チャネル１１１２を通して送信機に送り返すことができるＤＩＤＯフィードバック発生器１２０６にチャネル推定値を送る。   The RF unit 1208 receives the signal transmitted from the DIDO transmitter unit 1114, down-converts the signal to baseband, and supplies the down-converted signal to the A / D unit 1210. The A / D unit 1210 then converts the signal from analog to digital and sends it to the OFDM unit 1213. The OFDM unit 1213 operates the FFT to remove the cyclic prefix and convey the signal to the frequency domain. During the training period, OFDM unit 1213 sends an output to IQ aware channel estimator 1204 that calculates channel estimates in the frequency domain. Alternatively, the channel estimate can be calculated in the time domain. During the data period, OFDM unit 1213 sends an output to IQ aware receiver unit 1202. The IQ aware receiver unit 1202 demodulates / decodes the signal to calculate the IQ receiver and obtain data 1214. IQ aware channel estimator 1204 sends the channel estimate to a DIDO feedback generator 1206 that can quantize the channel estimate and send it back to the transmitter through feedback control channel 1112.

図１２に示す受信機１２０２は、ＺＦ、ＭＭＳＥ、最大尤度、又はＭＡＰ受信機を含む当業者に公知のあらゆる数の判断基準に基づいて作動することができる。１つの好ましい実施形態では、受信機は、ＭＭＳＥフィルタを使用して、ミラートーンでＩＱ不均衡により引き起こされるＩＣＩを相殺する。別の好ましい実施形態では、受信機は、最大尤度検索のような非線形検出器を使用して共同でミラートーン上のシンボルを検出する。本方法は、高複雑性化の代償として性能が改善する。   The receiver 1202 shown in FIG. 12 can operate based on any number of criteria known to those skilled in the art including ZF, MMSE, maximum likelihood, or MAP receivers. In one preferred embodiment, the receiver uses an MMSE filter to cancel ICI caused by IQ imbalance in the mirror tone. In another preferred embodiment, the receivers jointly detect symbols on the mirror tone using a non-linear detector such as maximum likelihood search. The method improves performance at the cost of increased complexity.

一実施形態では、ＩＱ認識チャネル推定器１２０４は、ＩＣＩを相殺する受信機係数を判断するのに使用される。その結果として、本発明者は、ミラートーンによる搬送波間干渉（ＩＣＩ）（Ｉ／Ｑ不整合による）を相殺するためにチャネル状態情報に基づくプリコーディング、ＩＱ認識ＤＩＤＯ受信機、及びＩＱ認識チャネル推定器を用いるＤＩＤＯ−ＯＦＤＭシステムを特許請求する。チャネル推定器は、従来のトレーニング信号を使用することができ、又は同相及び直角位相信号で送られる特殊構築したトレーニング信号を使用することができる。最小自乗法、ＭＭＳＥ、又は最大尤度を含むあらゆる数の推定アルゴリズムを実施することができる。ＩＱ認識チャネル推定器は、ＩＱ認識受信機の入力を供給する。   In one embodiment, IQ aware channel estimator 1204 is used to determine receiver coefficients that cancel ICI. As a result, the inventor has precoded based on channel state information, IQ aware DIDO receiver, and IQ aware channel estimation to cancel inter-carrier interference (ICI) due to mirror tone (due to I / Q mismatch). Claims a DIDO-OFDM system using a device. The channel estimator can use conventional training signals, or can use specially constructed training signals sent in in-phase and quadrature signals. Any number of estimation algorithms can be implemented including least squares, MMSE, or maximum likelihood. The IQ aware channel estimator provides the input of the IQ aware receiver.

チャネル状態情報は、チャネル相互作用を通じて又はフィードバックチャネルを通じて局に供給することができる。本発明の一実施形態は、Ｉ／Ｑ認識プリコーダ及びユーザ端末から局にチャネル状態情報を伝達するｌ／Ｑ認識フィードバックチャネルを有するＤＩＤＯ−ＯＦＤＭシステムを含む。フィードバックチャネルは、物理的又は論理的制御チャネルとすることができる。それは、ランダムアクセスチャネルの場合のように専用又は共有とすることができる。フィードバック情報は、同じく特許請求対象であるユーザ端末でのＤＩＤＯフィードバック発生器を使用して生成することができる。ＤＩＤＯフィードバック発生器は、入力としてＩ／Ｑ認識チャネル推定器の出力を取る。チャネル係数は、量子化することができ、又は当業技術で公知であるあらゆる数の限られたフィードバックアルゴリズムを使用することができる。   Channel state information can be provided to the station through channel interaction or through a feedback channel. One embodiment of the present invention includes a DIDO-OFDM system having an I / Q aware precoder and an l / Q aware feedback channel that conveys channel state information from the user terminal to the station. The feedback channel can be a physical or logical control channel. It can be dedicated or shared as in the case of random access channels. The feedback information can be generated using a DIDO feedback generator at the user terminal, which is also claimed. The DIDO feedback generator takes the output of the I / Q aware channel estimator as input. The channel coefficients can be quantized or any number of limited feedback algorithms known in the art can be used.

ユーザの割り当て、変調及び符号化速度、時空間周波数コードスロットへのマッピングは、ＤＩＤＯフィードバック発生器の結果によって変化する場合がある。したがって、一実施形態は、ＤＩＤＯ−ＩＱ認識プリコーダを形成するために１つ又はそれよりも多くのユーザからＩＱ認識チャネル推定値を使用し、すなわち、変調速度、符号化速度、送信することを許可されるユーザの部分集合、及び時空間周波数コードスロットへのそれらのマッピングを選択するＩＱ認識ＤＩＤＯ構成器を含む。   User assignments, modulation and coding rates, and mapping to space-time frequency code slots may vary depending on the results of the DIDO feedback generator. Thus, one embodiment uses IQ-aware channel estimates from one or more users to form a DIDO-IQ-aware precoder, ie, modulation rate, coding rate, allow transmission An IQ aware DIDO constructor that selects a subset of users to be mapped and their mapping to space-time frequency code slots.

提案する補正方法の性能を評価するために、３つのＤＩＤＯ２ｘ２システムを比較する。
１．Ｉ／Ｑ不整合に対しては、Ｉ／Ｑ不整合の補正なしで、全てのトーン（ＤＣ及びエッジトーン以外）で送信する。
２．Ｉ／Ｑ補正に対しては、全てのトーンで送信し、かつ上述の「方法１」を使用することによってＩ／Ｑ不整合を補正する。
３．理想的：Ｉ／Ｑ不整合により引き起こされるユーザ間及び搬送波間の干渉（すなわち、ミラートーンによる）を回避するために奇数のトーンでのみ送信する。 In order to evaluate the performance of the proposed correction method, three DIDO2x2 systems are compared.
1. For I / Q mismatch, transmission is performed on all tones (other than DC and edge tone) without correction of I / Q mismatch.
2. For I / Q correction, I / Q mismatch is corrected by transmitting on all tones and using “Method 1” above.
3. Ideal: Transmit only on odd tones to avoid inter-user and inter-carrier interference (ie, due to mirror tones) caused by I / Q mismatch.

これ以降、実際の伝播シナリオでのＤＩＤＯ−ＯＦＤＭプロトタイプでの測定から得られる結果を示す。図１４は、上述の３つのシステムから得られる６４−ＱＡＭ配列を示している。これらの配列は、同じユーザの位置及び一定の平均信号対ノイズ比（−４５ｄＢ）で得られる。第１の配列１４０１は、Ｉ／Ｑ不均衡により引き起こされるミラートーンによる干渉のために非常にノイズが多い。第２の配列１４０２は、Ｉ／Ｑ補正による一部の改良がある。第２の配列１４０２は、搬送波間干渉（ＩＣＩ）が発生する位相ノイズの可能性のために配列１４０３として示される理想的なケースほどクリーンなものでない。   Hereafter, the results obtained from measurements with the DIDO-OFDM prototype in an actual propagation scenario are shown. FIG. 14 shows the 64-QAM sequence obtained from the three systems described above. These arrays are obtained with the same user location and a constant average signal-to-noise ratio (−45 dB). The first array 1401 is very noisy due to interference due to mirror tones caused by I / Q imbalance. The second array 1402 has some improvements due to I / Q correction. The second array 1402 is not as clean as the ideal case shown as array 1403 because of the possibility of phase noise causing inter-carrier interference (ICI).

図１５は、Ｉ／Ｑ不整合の有無による６４−ＱＡＭ及び符号化速度３／４によるＤＩＤＯの２ｘ２システムの平均ＳＥＲ（符号誤り率）１５０１及びユーザ当たりグッドプット１５０２性能を示す。ＯＦＤＭ帯域幅は、２５０ｋＨｚであり、トーンの数は６４、循環プレフィックス長は、Ｌcp＝４である。理想的な場合には、トーンの部分集合でのみデータを送信するので、ＳＥＲ及びグッドプット性能は、異なる事例にわたる公平な比較を保証するために、平均トーン当たりの送信電力（総送信電力ではなく）の関数として評価される。更に、以下の結果においては、送信電力（デシベルで表記）の正規化された値を使用するが、その理由は、ここでの目標は、異なる方式の相対的な（絶対的ではなく）性能を比較することであるからである。図１５は、Ｉ／Ｑ不均衡がある場合に、ＳＥＲが、Ａ．Ｔａｒｉｇｈａｔ及びＡ．Ｈ．Ｓａｙｅｄ共著「ＩＱ不均衡を備えたシステムのためのＭＩＭＯ−ＯＦＤＭ受信機」、信号処理に関するＩＥＥＥ会報、第５３巻、３５８３〜３５９６頁、２００５年９月において報告された結果通りに、ターゲットＳＥＲ（〜１０-2）に到達することなく飽和することを示している。この飽和効果は、信号及び干渉（ミラートーンから）電力が、ＴＸ電力が増加する時に増加するということによる。しかし、提案するＩ／Ｑ補償法を通じて、干渉を相殺してより良好なＳＥＲ性能を取得することができる。高ＳＮＲでのＳＥＲの僅かな増加は、６４−ＱＡＭ変調に必要とされる送信電力の増大によるＤＡＣ内の振幅飽和効果によるものであることに注意されたい。 FIG. 15 shows average SER 1501 and goodput 1502 performance per user for DIQ 2x2 system with 64-QAM and coding rate 3/4 with and without I / Q mismatch. The OFDM bandwidth is 250 kHz, the number of tones is 64, and the cyclic prefix length is L cp = 4. In the ideal case, data is transmitted only on a subset of tones, so SER and goodput performance is the transmit power per average tone (not the total transmit power, to ensure a fair comparison across different cases. ) As a function. In addition, in the following results we use normalized values of transmit power (expressed in decibels) because the goal here is the relative (not absolute) performance of the different schemes. This is because they are to be compared. FIG. 15 shows that when there is an I / Q imbalance, the SER is A.I. Tarihat and A.M. H. Sayed, “MIMO-OFDM Receiver for Systems with IQ Imbalance”, IEEE Newsletter on Signal Processing, Vol. 53, pages 3583-3596, as reported in September 2005, target SER ( 10 −2 ) without saturation. This saturation effect is due to the fact that the signal and interference (from the mirror tone) power increases as the TX power increases. However, through the proposed I / Q compensation method, interference can be canceled and better SER performance can be obtained. Note that the slight increase in SER at high SNR is due to the amplitude saturation effect in the DAC due to the increase in transmit power required for 64-QAM modulation.

更に、Ｉ／Ｑ補正によるＳＥＲ性能が理想的な場合に非常に近いものであることを観察されたい。これらの２つの事例間のＴＸ電源の２ｄＢの隔たりは、隣接ＯＦＤＭトーンの間の付加的な干渉が発生する位相ノイズの可能性によるものである。最後に、グッドプット曲線１５０２は、理想的なケースと比較してＩ／Ｑ方法が適用された時に２倍のデータを送信することができることを示している。その理由は、奇数のトーン（理想的な場合のように）ではなく全てのデータトーンを使用するからである。   Furthermore, it should be observed that the SER performance with I / Q correction is very close to the ideal case. The 2 dB separation of the TX power supply between these two cases is due to the possibility of phase noise that causes additional interference between adjacent OFDM tones. Finally, goodput curve 1502 shows that twice as much data can be transmitted when the I / Q method is applied compared to the ideal case. The reason is that it uses all data tones rather than an odd number of tones (as in the ideal case).

図１６は、Ｉ／Ｑ補正の有無による異なるＱＡＭ配列のＳＥＲ性能のグラフである。この実施形態では、本発明者は、提案する方法が特に６４−ＱＡＭ配列に有用であると見ている。４−ＱＡＭ及び１６−ＱＡＭに対しては、Ｉ／Ｑ補正の本方法によりＩ／Ｑ不整合がある事例よりも悪い性能になるが、一部の場合には、その理由は、提案する方法が、データ送信及びミラートーンに起因する干渉相殺の両方を可能にするために電力増大を必要とするからである。更に、４−ＱＡＭ及び１６−ＱＡＭは、配列点間の最小距離が大きいために６４−ＱＡＭほどはＩ／Ｑ不整合の影響を受けない。Ａ．Ｔａｒｉｇｈａｔ、Ｒ．Ｂａｇｈｅｒｉ、及びＡ．Ｈ．Ｓａｙｅｄ共著「ＯＦＤＭ受信機内のＩＱ不均衡の補正方式及び性能解析」、信号処理に関するＩＥＥＥ会報［音響、音声、及び信号処理に関するＩＥＥＥ会報も参照されたい］、第５３巻、３２５７〜３２６８頁、２００５年８月を参照されたい。これは、４−ＱＡＭ及び１６−ＱＡＭに対して理想的な場合とＩ／Ｑ不整合を比較することによって図１６でも認めることができる。したがって、干渉相殺（ミラートーンによる）に関してＤＩＤＯプリコーダにより必要とされる電力が追加されるからといって、４−ＱＡＭ及び１６−ＱＡＭの事例に対するＩ／Ｑ補正の小さい恩典を正当化するものではない。この問題は、上述のＩ／Ｑ補正に向けた方法２及び３を使用することによって解決することができることに注意されたい。   FIG. 16 is a graph of SER performance of different QAM arrays with and without I / Q correction. In this embodiment, the inventor finds that the proposed method is particularly useful for 64-QAM sequences. For 4-QAM and 16-QAM, this method of I / Q correction results in worse performance than the case where there is an I / Q mismatch, but in some cases the reason is that the proposed method Because it requires an increase in power to allow both data transmission and interference cancellation due to mirror tones. Furthermore, 4-QAM and 16-QAM are less affected by I / Q mismatch than 64-QAM because the minimum distance between array points is large. A. Tarihat, R.A. Bagheri, and A.A. H. Co-authored by Sayed, “Correction method and performance analysis of IQ imbalance in OFDM receiver”, IEEE bulletin on signal processing [see also IEEE bulletin on sound, speech, and signal processing], Vol. 53, pp. 3257-3268, 2005 See August of the year. This can also be seen in FIG. 16 by comparing the I / Q mismatch with the ideal case for 4-QAM and 16-QAM. Therefore, just because the power required by the DIDO precoder for interference cancellation (due to mirror tone) is added does not justify the small benefit of I / Q correction for the 4-QAM and 16-QAM cases. Absent. Note that this problem can be solved by using methods 2 and 3 for I / Q correction described above.

最後に、上述の３つの方法の相対的なＳＥＲ性能は、異なる伝播条件で測定されている。参考のために、Ｉ／Ｑ不整合がある場合のＳＥＲ性能に対しても説明する。図１７は、４５０．５ＭＨｚの搬送周波数及び２５０ｋＨｚの帯域により２つの異なるユーザの位置で６４−ＱＡＭを伴ったＤＩＤＯ２ｘ２システムに対して測定されたＳＥＲを示している。位置１では、ユーザは、ＢＳから〜６λの位置で異なる部屋におり、かつＮＬＯＳ（非視線）条件である。位置２では、ユーザは、ＢＳから〜６λの位置におり、ＬＯＳ（視線）内である。   Finally, the relative SER performance of the three methods described above has been measured at different propagation conditions. For reference, the SER performance when there is an I / Q mismatch will also be described. FIG. 17 shows the SER measured for a DIDO2x2 system with 64-QAM at two different user positions with a carrier frequency of 450.5 MHz and a band of 250 kHz. At position 1, the user is in a different room at ˜6λ from the BS and is in NLOS (non-line-of-sight) condition. In position 2, the user is at ˜6λ from the BS and is in LOS (line of sight).

図１７は、全ての３つの補正方法が必ずしも非補正の事例よりも結果が優れているというわけではないことを示している。更に、方法３は、いかなるチャネルシナリオにおいても他の２つの補正方法よりも結果が優れている。方法１及び２の相対結果は、伝播条件に依存することに注意すべきである。方法１は、通常、方法２より結果が優れていることが実際的な測定作業から認められるが、その理由は、Ｉ／Ｑ不均衡により引き起こされるユーザ間干渉を事前相殺するからである（送信機で）。このユーザ間干渉が最小である時、方法２は、図１７のグラフ１７０２に示すように、結果が方法１よりも優れているとすることができるが、その理由は、Ｉ／Ｑ補正プリコーダによる電力損失が発生しないからである。   FIG. 17 shows that all three correction methods do not necessarily outperform the uncorrected case. Furthermore, method 3 outperforms the other two correction methods in any channel scenario. Note that the relative results of methods 1 and 2 depend on the propagation conditions. Method 1 is usually found to be better than Method 2 from practical measurement work, because it pre-cancels inter-user interference caused by I / Q imbalance (transmission). On the machine). When this inter-user interference is minimal, Method 2 can be better than Method 1 as shown in graph 1702 of FIG. 17 because the I / Q correction precoder This is because no power loss occurs.

これまでは、異なる方法の比較は、図１７の場合のように限定された１組の伝播シナリオのみを考慮することによって行った。これ以降、理想的なｉ．ｉ．ｄ．（独立かつ同一分散された）チャネルにおけるこれらの方法の相対結果が測定される。ＤＩＤＯ−ＯＦＤＭシステムは、送受信側でのＩ／Ｑ位相及び利得不均衡によるシミュレーションを提供する。図１８は、送信側での利得不均衡だけに対する提案する方法の結果を示す（すなわち、第１の送信チェーンの１つのレール上で０．８の利得、他のレール上で１の利得）。方法３は、全ての他の方法よりも結果が優れていることが認められる。また、方法１は、図１７のグラフ１７０２の２つの位置で取得した結果とは対照的に、ｉ．ｉ．ｄ．チャネル内では方法２よりも良好な結果である。   So far, the comparison of the different methods has been made by considering only a limited set of propagation scenarios as in the case of FIG. From this point on, the ideal i. i. d. The relative results of these methods in the channel (independent and co-distributed) are measured. The DIDO-OFDM system provides simulation with I / Q phase and gain imbalance on the transmit and receive sides. FIG. 18 shows the results of the proposed method for gain imbalance only on the transmit side (ie, a gain of 0.8 on one rail of the first transmit chain and a gain of 1 on the other rail). It can be seen that Method 3 is superior to all other methods. Also, Method 1 is similar to the results obtained at two positions in the graph 1702 of FIG. i. d. It is better than method 2 in the channel.

すなわち、上述のＤＩＤＯ−ＯＦＤＭシステム内でのＩ／Ｑ不均衡を補正する３つの新規な方法を考慮すると、方法３は、他の提案する補正方法よりも結果が優れている。低速フィードバックチャネルを有するシステムにおいては、方法２を使用して、ＳＥＲ結果の悪化の代償としてＤＩＤＯプリコーダに必要とされるフィードバック量を低減することができる。   That is, considering the three new methods for correcting I / Q imbalance in the DIDO-OFDM system described above, Method 3 has better results than the other proposed correction methods. In a system with a slow feedback channel, Method 2 can be used to reduce the amount of feedback required for the DIDO precoder at the cost of worsening the SER results.

ＩＩ．適応ＤＩＤＯ送信方式
分散入力分散出力（ＤＩＤＯ）システムの性能を改善するシステム及び方法の別の実施形態に対してここで説明する。本方法は、ある一定のターゲット誤り率を満たすと同時にスループットを増大させるように変化するチャネル状態を追跡することによって異なるユーザ装置に無線リソースを動的に割り当てる。ユーザ装置は、チャネル品質を推定して基地局にフィードバックし、基地局は、ユーザ装置から得られたチャネル品質を処理して次の送信に向けてユーザ装置、ＤＩＤＯ方式、変調／符号化方式（ＭＣＳ）、及びアレイ構成の最良の組を選択し、基地局は、プリコーディングを通じて複数ユーザ装置に並列データを送信し、信号は、受信機で復調される。 II. Another embodiment of a system and method for improving the performance of an adaptive DIDO transmission distributed input distributed output (DIDO) system will now be described. The method dynamically allocates radio resources to different user equipments by tracking channel conditions that change to meet a certain target error rate and at the same time increase throughput. The user apparatus estimates the channel quality and feeds back to the base station. The base station processes the channel quality obtained from the user apparatus and prepares the user apparatus, DIDO scheme, modulation / coding scheme (for the next transmission). MCS) and the best set of array configurations are selected, the base station transmits parallel data to multiple user equipment through precoding, and the signal is demodulated at the receiver.

リソースをＤＩＤＯ無線リンクに効率的に割り当てるシステムに対しても説明する。システムは、ユーザから受信したフィードバックを処理して次の送信に向けてユーザ、ＤＩＤＯ方式、変調／符号化方式（ＭＣＳ）、及びアレイ構成の最良の組を選択するＤＩＤＯ構成器を有するＤＩＤＯ基地局、ＤＩＤＯフィードバック信号を生成するためにチャネル及び他の関連のパラメータを測定するＤＩＤＯシステムにおける受信機、及びユーザから基地局にフィードバック情報を伝達するＤＩＤＯフィードバック制御チャネルを含む。   A system for efficiently allocating resources to DIDO radio links is also described. The system processes a feedback received from a user and a DIDO base station having a DIDO composer that selects the best set of user, DIDO, modulation / coding (MCS), and array configuration for the next transmission A receiver in the DIDO system that measures the channel and other related parameters to generate a DIDO feedback signal, and a DIDO feedback control channel that conveys feedback information from the user to the base station.

以下で詳細に説明するように、本発明のこの実施形態の有意な特徴の一部には、以下が含まれるが、これらに限定されない。   As described in detail below, some of the significant features of this embodiment of the invention include, but are not limited to:

ＳＥＲを最小にするか又はユーザ当たりの又はダウンリンクのスペクトル効率を最大にするために、チャネル品質情報に基づいていくつかのユーザ、ＤＩＤＯ送信方式（すなわち、アンテナ選択又は多重化）、変調／符号化方式（ＭＣＳ）、及びアレイ構成を適応選択する技術。   Several users based on channel quality information, DIDO transmission scheme (ie antenna selection or multiplexing), modulation / code to minimize SER or maximize per-user or downlink spectral efficiency (MCS) and a technique for adaptively selecting an array configuration.

ＤＩＤＯ方式及びＭＣＳの組合せとしてＤＩＤＯ送信モードの組を定める技術。   Technology that determines the set of DIDO transmission modes as a combination of DIDO and MCS.

チャネル条件によって異なる時間スロット、ＯＦＤＭトーン、及びＤＩＤＯサブストリームに異なるＤＩＤＯモードを割り当てる技術。   A technique for assigning different DIDO modes to different time slots, OFDM tones, and DIDO substreams depending on channel conditions.

チャネル品質に基づいて異なるユーザに異なるＤＩＤＯにモードを動的に割り当てる技術。   A technology that dynamically assigns modes to different DIDOs to different users based on channel quality.

時間領域、周波数領域、及び空間領域において計算されたリンク品質測定基準に基づいて適応ＤＩＤＯスイッチングを可能にする判断基準。   A criterion that enables adaptive DIDO switching based on link quality metrics calculated in the time domain, frequency domain, and spatial domain.

ルックアップテーブルに基づいて適応ＤＩＤＯスイッチングを可能にする判断基準。   A criterion that allows adaptive DIDO switching based on a lookup table.

ＳＥＲを最小にするか又はユーザ当たりの又はダウンリンクのスペクトル効率を最大にするために、チャネル品質情報に基づいていくつかのユーザ、ＤＩＤＯ送信方式（すなわち、アンテナ選択又は多重化）、変調／符号化方式（ＭＣＳ）、及びアレイ構成を適応選択する図１９の場合と同様に基地局でのＤＩＤＯ構成器を有するＤＩＤＯシステム。   Several users based on channel quality information, DIDO transmission scheme (ie antenna selection or multiplexing), modulation / code to minimize SER or maximize per-user or downlink spectral efficiency A DIDO system having a DIDO composer at the base station as in the case of FIG.

受信機で推定チャネル状態及び／又はＳＮＲのような推定された他のパラメータを使用してＤＩＤＯ構成器への入力であるフィードバックメッセージを生成する図２０の場合のように基地局でのＤＩＤＯ構成器及び各ユーザ装置でのＤＩＤＯフィードバック発生器を有するＤＩＤＯシステム。   The DIDO composer at the base station, as in FIG. 20, where the receiver uses the estimated channel condition and / or other estimated parameters such as SNR to generate a feedback message that is input to the DIDO composer. And a DIDO system with a DIDO feedback generator at each user device.

基地局でのＤＩＤＯ構成器、ＤＩＤＯフィードバック発生器、及びユーザからのＤＩＤＯ専用構成情報を基地局に伝達するＤＩＤＯフィードバック制御チャネルを有するＤＩＤＯシステム。   A DIDO system having a DIDO configurator at the base station, a DIDO feedback generator, and a DIDO feedback control channel for conveying DIDO dedicated configuration information from the user to the base station.

ａ．背景
多重入力多重出力（ＭＩＭＯ）システム内においては、直交時空間ブロックコード（ＯＳＴＢＣ）のようなダイバーシチ方式（Ｖ．Ｔａｒｏｋｈ、Ｈ．Ｊａｆａｒｋｈａｎｉ、及びＡ．Ｒ．Ｃａｌｄｅｒｂａｎｋ共著「直交配列法による時空間ブロックコード」、情報理論に関するＩＥＥＥ会報、第４５巻、１４５６〜４６７頁、１９９９年７月を参照されたい）、又はアンテナ選択（Ｒ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．Ｊｒ．Ｓ．Ｓａｎｄｈｕ、及びＡ．Ｊ．Ｐａｕｌｒａｊ共著「線形受信機を有する空間多重化システムのアンテナ選択」、通信に関するＩＥＥＥ会報、第５巻、ｐｐ．１４２〜１４４頁、２００１年４月を参照されたい）は、チャネルフェーディングに対処して受信範囲の改善になるリンク堅牢性の増大をもたらすと考えられる。一方、空間多重化（ＳＭ）により、システムスループットを改善する手段として複数の並列データストリームの送信が可能である。Ｇ．Ｊ．Ｆｏｓｃｈｉｎｉ、Ｇ．Ｄ．Ｇｏｌｄｅｎ、Ｒ．Ａ．Ｖａｌｅｎｚｕｅｌａ、及びＰ．Ｗ．Ｗｏｌｎｉａｎｓｋｙ共著「多素子アレイを使用する高スペクトル効率無線通信の簡素化した処理」、通信の選択分野に関するＩＥＥＥ学会論文集、第１７巻、第１１号、１８４１〜１８５２頁、１９９９年１１月を参照されたい。これらの恩典は、Ｌ．Ｚｈｅｎｇ及びＤ．Ｎ．Ｃ．Ｔｓｅ共著「ダイバーシチ及び多重化：多重アンテナチャネルの基本的なトレードオフ」、情報理論に関するＩＥＥＥ会報、第４９巻、第５号、１０７３〜１０９６頁、２００３年５月において導出された理論的なダイバーシチ／多重化トレードオフに従ってＭＩＭＯシステムにおいて同時に達成することができる。１つの実際的な実施例は、変化中のチャネル条件を追跡することによってダイバーシチと多重化送信方式との間で適応的に切り換えることである。 a. In a background multiple input multiple output (MIMO) system, a diversity scheme such as an orthogonal space-time block code (OSTBC) (V. Tarokh, H. Jafarkhani, and AR Calderbank, “space-time block by orthogonal array method”). Code ", IEEE Bulletin on Information Theory, Vol. 45, pages 1456-467, July 1999), or antenna selection (RW Heath. Jr. S. Sandhu, and A. J. Paulraj. Co-authored “Antenna Selection for Spatial Multiplexing Systems with Linear Receivers”, see IEEE Bulletin on Communications, Vol. 5, pp. 142-144, April 2001), addressing channel fading. It is believed to result in increased link robustness resulting in improved coverage. On the other hand, spatial multiplexing (SM) enables transmission of a plurality of parallel data streams as means for improving system throughput. G. J. et al. Foschini, G.M. D. Golden, R.A. A. Valenzuela and P.I. W. See Wolliansky, “Simplified Processing of High Spectrum Efficient Wireless Communication Using Multi-Element Arrays”, IEEE Society Proceedings on Communication Selection, Vol. 17, No. 11, pp. 1841-1852, November 1999. I want to be. These benefits are listed in L.L. Zheng and D.C. N. C. Tse, “Diversity and Multiplexing: Fundamental Tradeoffs of Multiple Antenna Channels”, IEEE Bulletin on Information Theory, Vol. 49, No. 5, pp. 1073-1096, Theoretical Diversity Derived in May 2003 / Can be achieved simultaneously in a MIMO system according to multiplexing tradeoffs. One practical example is to adaptively switch between diversity and multiplexed transmission schemes by tracking changing channel conditions.

いくつかの適応ＭＩＭＯ送信技術が提案されている。Ｒ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．Ｊｒ．、Ｓ．Ｓａｎｄｈｕ、及びＡ．Ｊ．Ｐａｕｌｒａｊ共著「ＭＩＭＯシステムにおいてダイバーシチと多重化間のスイッチング」、通信に関するＩＥＥＥ会報、第５３巻、第６号、９６２〜９６８頁、２００５年６月におけるダイバーシチ／多重化スイッチング方法は、瞬間的なチャネル品質情報に基づいて一定の速度により送信に向けてＢＥＲ（ビット誤り率）を改善するようなものであった。代替的に、Ｓ．Ｃａｔｒｅｕｘ、Ｖ．Ｅｒｃｅｇ、Ｄ．Ｇｅｓｂｅｒｔ、及びＲ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．Ｊｒ．共著「ブロードバンド無線データ通信ネットワークのための適応変調及びＭＩＭＯ符号化」、ＩＥＥＥ通信雑誌、第２巻、１０８〜１１５頁、２００２年６月（Ｃａｔｒｅｕｘ）の場合のように、統計チャネル情報を使用して適応を可能にすることができ、結果として、フィードバックオーバーヘッド及び制御メッセージ数の低減になる。Ｃａｔｒｅｕｘの適応送信アルゴリズムは、チャネル時間／周波数選択性指標に基づいて直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）システムにおいて所定のターゲット誤り率に対してスペクトル効率を改善するように設計されたものである。ダイバーシチ方式と空間多重化間でスイッチングを行うチャネル空間選択性を利用する類似の低フィードバック適応手法が狭帯域システムに提案されている。例えば、２００７年３月の「Ｖｅｈ．Ｔｅｃｈ．」に関するＩＥＥＥ会報に受諾されたＡ．Ｆｏｒｅｎｚａ、Ｍ．Ｒ．ＭｃＫａｙ、Ａ．Ｐａｎｄｈａｒｉｐａｎｄｅ、Ｒ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．Ｊｒ．、及びＩ．Ｂ．Ｃｏｌｌｉｎｇｓ共著「空間相関チャネルの機能を利用する適応ＭＩＭＯ送信」、２００７年１２月に「Ｖｅｈ．Ｔｅｃｈ．」に関するＩＥＥＥ会報に受諾されたＭ．Ｒ．ＭｃＫａｙ、Ｉ．Ｂ．Ｃｏｌｌｉｎｇｓ、Ａ．Ｆｏｒｅｎｚａ、及びＲ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．Ｊｒ．共著「空間相関レイリーチャネルにおける符号化ＭＩＭＯの多重化／ビーム形成スイッチング」、Ａ．Ｆｏｒｅｎｚａ、Ｍ．Ｒ．ＭｃＫａｙ、Ｒ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．Ｊｒ．、及びＩ．Ｂ．Ｃｏｌｌｉｎｇｓ共著「空間相関ＭＩＭＯチャネルにおける線形受信機によりＯＳＴＢＣと空間多重化間のスイッチング」、「Ｖｅｈ．Ｔｅｃｈｎｏｌ Ｃｏｎｆ．」ＩＥＥＥ講演論文集、第３巻、１３８７〜１３９１頁、２００６年５月、２００６年６月にＩＥＥＥ−ＩＣＣ講演論文集に掲載される予定であるＭ．Ｒ．ＭｃＫａｙ、Ｉ．Ｂ．Ｃｏｌｌｉｎｇｓ、Ａ．Ｆｏｒｅｎｚａ、及びＲ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．Ｊｒ．共著「空間相関チャネルのためのスループットに基づく適応ＭＩＭＯ−ＢＩＣＭ手法」を参照されたい。   Several adaptive MIMO transmission techniques have been proposed. R. W. Heath. Jr. S. Sandhu, and A.A. J. et al. Paulraj, “Switching between Diversity and Multiplexing in MIMO Systems”, IEEE Bulletin on Communication, Vol. 53, No. 6, pp. 962-968, June 2005, Diversity / multiplexing switching method is an instantaneous channel It was like improving the BER (bit error rate) toward transmission at a constant speed based on the quality information. Alternatively, S.M. Catreux, V.M. Erceg, D.M. Gesbert, and R.C. W. Heath. Jr. Using statistical channel information as in the co-authored "Adaptive Modulation and MIMO Coding for Broadband Wireless Data Communication Networks", IEEE Communications Magazine, Volume 2, pages 108-115, June 2002 (Catreux). Adaptation, resulting in a reduction in feedback overhead and the number of control messages. The Catreux adaptive transmission algorithm is designed to improve spectral efficiency for a given target error rate in an Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) system based on a channel time / frequency selectivity index. Similar low-feedback adaptation techniques have been proposed for narrowband systems that utilize channel space selectivity to switch between diversity schemes and spatial multiplexing. For example, A.A. accepted in the IEEE newsletter on “Veh.Tech.” In March 2007. Forenza, M.M. R. McKay, A.M. Pandharipande, R.A. W. Heath. Jr. , And I. B. Collings co-authored “Adaptive MIMO Transmission Utilizing Spatial Correlation Channel Function”, in December 2007, an IEEE report on “Veh. Tech.” Was accepted. R. McKay, I.M. B. Collings, A.M. Forenza, and R.A. W. Heath. Jr. Co-authored “Multiplexing / beamforming switching of coded MIMO in spatially correlated Rayleigh channels”, A.J. Forenza, M.M. R. McKay, R.M. W. Heath. Jr. , And I. B. Collings, “Switching between OSTBC and Spatial Multiplexing with Linear Receiver in Spatial Correlation MIMO Channel,” “Veh. Technol Conf.” IEEE Lectures, Vol. 3, pp. 1387-1391, May 2006, 2006 It is planned to be published in the IEEE-ICC lecture papers in June. R. McKay, I.M. B. Collings, A.M. Forenza, and R.A. W. Heath. Jr. See co-author "Throughput-Based Adaptive MIMO-BICM Method for Spatial Correlation Channels".

本明細書において、本発明者は、ＤＩＤＯ−ＯＦＤＭシステムに様々な以前の文献で公開された業績の適用範囲を拡張する。例えば、Ｒ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．Ｊｒ．Ｓ．Ｓａｎｄｈｕ、及びＡ．Ｊ．Ｐａｕｌｒａｊ共著「ＭＩＭＯシステムにおいてダイバーシチと多重化間のスイッチング」、通信に関するＩＥＥＥ会報、第５３巻、第６号、９６２〜９６８頁、２００５年６月、Ｓ．Ｃａｔｒｅｕｘ、Ｖ．Ｅｒｃｅｇ、Ｄ．Ｇｅｓｂｅｒｔ、及びＲ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．ｊｒ．共著「ブロードバンド無線データ通信ネットワークのための適応変調及びＭＩＭＯ符号化」、ＩＥＥＥ通信雑誌、第２巻、１０８〜１１５頁、２００２年６月（Ｃａｔｒｅｕｘ）、Ａ．Ｆｏｒｅｎｚａ、Ｍ．Ｒ．ＭｃＫａｙ、Ａ．Ｐａｎｄｈａｒｉｐａｎｄｅ、Ｒ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．Ｊｒ．、及びＩ．Ｂ．Ｃｏｌｌｉｎｇｓ共著「空間相関チャネルの機能を利用する適応ＭＩＭＯ送信」、「Ｖｅｈ．Ｔｅｃｈ．」に関するＩＥＥＥ会報、第５６巻、第２号、６１９〜６３０頁、２００７年３月、２００７年１２月に「Ｖｅｈ．Ｔｅｃｈ．」に関するＩＥＥＥ会報に受諾されたＭ．Ｒ．ＭｃＫａｙ、Ｉ．Ｂ．Ｃｏｌｌｉｎｇｓ、Ａ．Ｆｏｒｅｎｚａ、及びＲ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．Ｊｒ．共著「空間相関レイリーチャネルにおける符号化ＭＩＭＯの多重化／ビーム形成スイッチング」、Ａ．Ｆｏｒｅｎｚａ、Ｍ．Ｒ．ＭｃＫａｙ、Ｒ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．Ｊｒ．、及びＩ．Ｂ．Ｃｏｌｌｉｎｇｓ共著「空間相関ＭＩＭＯチャネルにおける線形受信機によりＯＳＴＢＣと空間多重化間のスイッチング」、「Ｖｅｈ．Ｔｅｃｈｎｏｌ Ｃｏｎｆ．」ＩＥＥＥ講演論文集、第３巻、１３８７〜１３９１頁、２００６年５月、２００６年６月にＩＥＥＥ−ＩＣＣ講演論文集に掲載される予定であるＭ．Ｒ．ＭｃＫａｙ、Ｉ．Ｂ．Ｃｏｌｌｉｎｇｓ、Ａ．Ｆｏｒｅｎｚａ、及びＲ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．Ｊｒ．共著「空間相関チャネルのためのスループットに基づく適応ＭＩＭＯ−ＢＩＣＭ手法」を参照されたい。   In this document, the inventor extends the scope of work published in various previous literature to DIDO-OFDM systems. For example, R.A. W. Heath. Jr. S. Sandhu, and A.A. J. et al. Paulraj, “Switching between Diversity and Multiplexing in a MIMO System”, IEEE Bulletin on Communication, Vol. 53, No. 6, pp. 962-968, June 2005, S.A. Catreux, V.M. Erceg, D.M. Gesbert, and R.C. W. Heath. jr. Co-authored “Adaptive Modulation and MIMO Coding for Broadband Wireless Data Communication Networks”, IEEE Communications Magazine, Vol. 2, pages 108-115, June 2002 (Catreux), A.C. Forenza, M.M. R. McKay, A.M. Pandharipande, R.A. W. Heath. Jr. , And I. B. Collings, “Adaptive MIMO Transmission Utilizing Spatial Correlation Channel Function”, IEEE Bulletin on “Veh.Tech.”, Vol. 56, No. 2, pages 619-630, March 2007, December 2007 M. accepted in the IEEE newsletter on “Veh. R. McKay, I.M. B. Collings, A.M. Forenza, and R.A. W. Heath. Jr. Co-authored “Multiplexing / beamforming switching of coded MIMO in spatially correlated Rayleigh channels”, A.J. Forenza, M.M. R. McKay, R.M. W. Heath. Jr. , And I. B. Collings, “Switching between OSTBC and Spatial Multiplexing with Linear Receiver in Spatial Correlation MIMO Channel,” “Veh. Technol Conf.” IEEE Lectures, Vol. 3, pp. 1387-1391, May 2006, 2006 It is planned to be published in the IEEE-ICC lecture papers in June. R. McKay, I.M. B. Collings, A.M. Forenza, and R.A. W. Heath. Jr. See co-author "Throughput-Based Adaptive MIMO-BICM Method for Spatial Correlation Channels".

システム性能を改善する手段としてチャネル品質情報に基づいて異なるユーザ数、送信アンテナ本数、及び送信方式の数の間でスイッチングする新しい適応ＤＩＤＯ送信戦略を本明細書で説明する。マルチユーザＭＩＭＯシステム内でユーザを適応選択する方式は、Ｍ．Ｓｈａｒｉｆ及びＢ．Ｈａｓｓｉｂｉ共著「部分的サイド情報によるＭＩＭＯ放送チャネルの機能に関して」、情報理論に関するＩＥＥＥ会報第５１巻、５０６〜５２２頁、２００５年２月、及び通信に関するＩＥＥＥ会報に掲載される予定であるＷ．Ｃｈｏｉ、Ａ．Ｆｏｒｅｎｚａ、Ｊ．Ｇ．Ａｎｄｒｅｗｓ、及びＲ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ．Ｊｒ．共著「ビーム選択を備えた日和見性空間分割多重アクセス方式」において提案済みであることに注意されたい。しかし、これらの文献の日和見性空間分割多重アクセス（ＯＳＤＭＡ）方式は、マルチユーザダイバーシチを利用することによって合計機能を最大にするように設計されており、達成されるのは、ダーティペーパーコードの理論的な機能の僅かにすぎず、その理由は、送信機で干渉を完全には事前相殺しないからである。本明細書で説明するＤＩＤＯ送信アルゴリズムにおいては、ブロック対角化を使用してユーザ間干渉を事前相殺する。しかし、提案する適応送信戦略は、プリコーディング法の形式とは独立してあらゆるＤＩＤＯシステムに適用することができる。   A new adaptive DIDO transmission strategy that switches between different number of users, number of transmit antennas, and number of transmission schemes based on channel quality information as a means to improve system performance is described herein. A method for adaptively selecting users within a multi-user MIMO system is described in M.M. Sharif and B.M. Hasibibi, “Regarding the Function of MIMO Broadcasting Channels with Partial Side Information,” IEEE Bulletin 51 on Information Theory, pp. 506-522, February 2005, and the IEEE Bulletin on Communications are scheduled to be published. Choi, A.J. Forenza, J. et al. G. Andrews, and R.W. W. Heath. Jr. Note that it has been proposed in the co-author "Opportunistic Space Division Multiple Access with Beam Selection". However, the opportunistic space division multiple access (OSDMA) schemes in these documents are designed to maximize the total functionality by utilizing multi-user diversity, and what is achieved is the theory of dirty paper codes. There are only a few functional features, because the transmitter does not completely pre-cancel the interference. In the DIDO transmission algorithm described herein, block diagonalization is used to pre-cancel inter-user interference. However, the proposed adaptive transmission strategy can be applied to any DIDO system independent of the form of the precoding method.

本特許出願は、以下の付加的な特徴を含むがこれに限定されない上述のかつ先行出願で説明した本発明の実施形態の拡張を説明するものである。
１．チャネル推定の先行出願トレーニングシンボルを無線クライアント装置により使用して適応ＤＩＤＯ方式でリンク品質測定基準を評価することができる。
２．基地局は、先行出願で説明しているようなクライアント装置から信号特徴付けデータを受信する。この実施形態では、信号特徴付けデータは、適合を可能にするのに使用されるリンク品質測定基準として定められる。
３．先行出願では、送信アンテナ及びユーザの数を選択する機構を説明しており、並びにスループット割り当てを定めている。更に、異なるレベルのスループットは、先行出願の場合と同様に異なるクライアントに動的に割り当てることができる。本発明のこの実施形態では、この選択及びスループット割り当てに関連する新しい基準を定める。 This patent application describes an extension of the embodiments of the present invention described above and described in the prior application, including but not limited to the following additional features.
1. The channel estimation prior application training symbols can be used by wireless client devices to evaluate link quality metrics in an adaptive DIDO manner.
2. The base station receives signal characterization data from a client device as described in the prior application. In this embodiment, the signal characterization data is defined as a link quality metric that is used to enable adaptation.
3. The prior application describes a mechanism for selecting the number of transmit antennas and users and defines the throughput allocation. Further, different levels of throughput can be dynamically assigned to different clients as in the prior application. In this embodiment of the present invention, new criteria related to this selection and throughput allocation are defined.

ｂ．本発明の実施形態
提案する適応ＤＩＤＯ法の目標は、時間、周波数、及び空間内の無線リソースをシステムにおいて異なるユーザに動的に割り当てることによってユーザ当たりの又はダウンリンクのスペクトル効率を改善することである。一般的な適応基準は、ターゲット誤り率を満たすと同時にスループットを増大させることである。伝播条件に基づいてこの適応アルゴリズムを使用し、ダイバーシチ方式によってユーザ（又は、受信範囲）のリンク品質を改善することができる。図２１に示す流れ図は、適応ＤＩＤＯ方式の段階を説明するものである。 b. The goal of the proposed adaptive DIDO method of the present invention is to improve per-user or downlink spectral efficiency by dynamically allocating radio resources in time, frequency, and space to different users in the system. is there. A common adaptation criterion is to increase the throughput while meeting the target error rate. Using this adaptive algorithm based on propagation conditions, the link quality of the user (or reception range) can be improved by the diversity scheme. The flowchart shown in FIG. 21 describes the steps of the adaptive DIDO scheme.

基地局（ＢＳ）は、２１０２内の全てのユーザからチャネル状態情報（ＣＳＩ）を回収する。受信ＣＳＩから、ＢＳは、２１０４で時間／周波数／空間領域内のリンク品質測定基準を計算する。２１０６では、これらのリンク品質測定基準を使用して次の送信内のサービスを供給すべきであるユーザ、並びにユーザの各々のための送信モードを選択する。送信モードは、変調／符号化及びＤＩＤＯ方式の異なる組合せから成ることに注意されたい。最後に、ＢＳは、２１０８の場合と同様にＤＩＤＯプリコーディングを通じてユーザにデータを送信する。   The base station (BS) collects channel state information (CSI) from all users in 2102. From the received CSI, the BS calculates a link quality metric in the time / frequency / space domain at 2104. At 2106, these link quality metrics are used to select the users that should be serviced in the next transmission, as well as the transmission mode for each of the users. Note that the transmission mode consists of different combinations of modulation / coding and DIDO schemes. Finally, the BS transmits data to the user through DIDO precoding as in 2108.

２１０２で、基地局は、全てのユーザ装置からチャネル状態情報（ＣＳＩ）を回収する。ＣＳＩを基地局が使用して２１０４で全てのユーザ装置に対して瞬間的又は統計チャネル品質を判断する。ＤＩＤＯ−ＯＦＤＭシステムにおいては、時間領域、周波数領域、及び空間領域においてチャネル品質（又はリンク品質測定基準）を推定することができる。次に、２１０６で、基地局は、リンク品質測定基準を使用して、現在の伝播条件に対するユーザの最良の部分集合及び送信モードを判断する。１組のＤＩＤＯ送信モードが、ＤＩＤＯ方式（すなわち、アンテナ選択又は多重化）の組合せ、変調／符号化方式（ＭＣＳ）、及びアレイ構成として定められる。２１０８で、選択したユーザ数及び送信モードを使用してユーザ装置にデータを送信する。   At 2102, the base station collects channel state information (CSI) from all user equipments. The CSI is used by the base station to determine instantaneous or statistical channel quality at 2104 for all user equipments. In a DIDO-OFDM system, channel quality (or link quality metric) can be estimated in the time domain, frequency domain, and spatial domain. Next, at 2106, the base station uses link quality metrics to determine the user's best subset and transmission mode for the current propagation conditions. A set of DIDO transmission modes is defined as a combination of DIDO schemes (ie, antenna selection or multiplexing), modulation / coding scheme (MCS), and array configuration. At 2108, data is transmitted to the user equipment using the selected number of users and transmission mode.

モードの選択は、異なる伝播環境内のＤＩＤＯシステムの誤り率性能に基づいて予め計算されたルックアップテーブル（ＬＵＴ）により有効にされる。これらのＬＵＴは、誤り率性能にチャネル品質情報をマップする。ＬＵＴを構築するために、ＤＩＤＯシステムの誤り率性能をＳＮＲの関数として異なる伝播シナリオにおいて評価する。誤り率曲線から、ある一定の所定のターゲット誤り率をもたらすのに必要な最小ＳＮＲを計算することができる。このＳＮＲ要件をＳＮＲ閾値として定める。次に、ＳＮＲ閾値は、異なる伝播シナリオにおいて、かつ異なるＤＩＤＯ送信モードに向けて評価され、ＬＵＴ内に格納される。例えば、図２４及び２６内のＳＥＲ結果を用いてＬＵＴを構築することができる。次に、ＬＵＴから、基地局は、所定のターゲット誤り率を満たすと同時にスループットを増大させるアクティブなユーザのために送信モードを選択する。最後に、基地局は、ＤＩＤＯプリコーディングを通して選択されたユーザにデータを送信する。時間スロット、ＯＦＤＭトーン、及びＤＩＤＯサブストリームが異なれば、適応化を時間領域、周波数領域、及び空間領域において行うことができるように異なるＤＩＤＯモードを割り当てることができることに注意されたい。   Mode selection is enabled by a pre-calculated look-up table (LUT) based on the error rate performance of DIDO systems in different propagation environments. These LUTs map channel quality information to error rate performance. To build the LUT, the error rate performance of the DIDO system is evaluated in different propagation scenarios as a function of SNR. From the error rate curve, the minimum SNR required to yield a certain predetermined target error rate can be calculated. This SNR requirement is defined as the SNR threshold. The SNR threshold is then evaluated in different propagation scenarios and for different DIDO transmission modes and stored in the LUT. For example, an LUT can be constructed using the SER results in FIGS. Next, from the LUT, the base station selects a transmission mode for active users that meet a predetermined target error rate while simultaneously increasing throughput. Finally, the base station transmits data to the selected user through DIDO precoding. Note that different time slots, OFDM tones, and DIDO substreams can be assigned different DIDO modes so that adaptation can be performed in the time domain, frequency domain, and spatial domain.

ＤＩＤＯ適応を使用するシステムの一実施形態が、図１９〜図２０に示されている。いくつかの新しい機能ユニットが、提案するＤＩＤＯ適応アルゴリズムの実施を可能にするために導入される。具体的には、一実施形態では、ＤＩＤＯ構成器１９１０は、ユーザ装置によって供給されるチャネル品質情報１９１２に基づいて、ユーザ、ＤＩＤＯ送信方式（すなわち、アンテナ選択又は多重化）、変調／符号化方式（ＭＣＳ）、及びアレイ構成の数を選択することを含む複数の機能を実施する。   One embodiment of a system using DIDO adaptation is shown in FIGS. Several new functional units are introduced to allow implementation of the proposed DIDO adaptation algorithm. Specifically, in one embodiment, the DIDO composer 1910 can determine the user, DIDO transmission scheme (ie, antenna selection or multiplexing), modulation / coding scheme based on channel quality information 1912 provided by the user equipment. (MCS) and multiple functions including selecting the number of array configurations.

ユーザセレクタユニット１９０２は、ＤＩＤＯ構成器１９１０によって得られるフィードバック情報に基づいて、複数のユーザＵ1−ＵMに関連のデータを選択して複数の符号化変調ユニット１９０４の各々にこの情報を提供する。各符号化変調ユニット１９０４は、各ユーザの情報ビットを符号化及び変調してマッピングユニット１９０６に送る。マッピングユニット１９０６は、複素シンボルに入力ビットをマップしてプリコーディングユニット１９０８に送る。符号化変調ユニット１９０４及びマッピングユニット１９０６は、ＤＩＤＯ構成ユニット１９１０から得られた情報を利用して各ユーザに対して使用すべき変調／符号化方式の形式を選択する。この情報は、フィードバックユニット１９１２によって供給される各々のユーザのチャネル品質情報を利用することによってＤＩＤＯ構成ユニット１９１０により計算される。ＤＩＤＯプリコーディングユニット１９０８は、ＤＩＤＯ構成ユニット１９１０によって得られる情報を利用してＤＩＤＯプリコーディング重みを計算し、マッピングユニット１９０６から得られる入力シンボルをプリコーディングする。プリコーディングデータストリームの各々は、ＩＦＦＴを計算して循環プレフィックスを追加するＯＦＤＭユニット１９１５にＤＩＤＯプリコーディングユニット１９０８により送られる。この情報は、ＤＡ変換を操作してＲＦユニット１９１４に得られるアナログに信号を送るＤ／Ａユニット１９１６に送られる。ＲＦユニット１９１４は、中間／高周波にベースバンド信号をアップコンバートして送信アンテナに送る。 User selector unit 1902, based on feedback information provided by DIDO configuration 1910, to provide this information to select the relevant data to a plurality of users U 1 -U M to each of the plurality of coded modulation unit 1904 . Each coded modulation unit 1904 codes and modulates each user's information bits and sends them to the mapping unit 1906. The mapping unit 1906 maps the input bits to complex symbols and sends them to the precoding unit 1908. The coded modulation unit 1904 and the mapping unit 1906 use the information obtained from the DIDO configuration unit 1910 to select the type of modulation / coding scheme to be used for each user. This information is calculated by the DIDO configuration unit 1910 by utilizing each user's channel quality information provided by the feedback unit 1912. The DIDO precoding unit 1908 calculates DIDO precoding weights using information obtained by the DIDO configuration unit 1910 and precodes input symbols obtained from the mapping unit 1906. Each of the precoding data streams is sent by a DIDO precoding unit 1908 to an OFDM unit 1915 that calculates an IFFT and adds a cyclic prefix. This information is sent to a D / A unit 1916 that operates a DA conversion and sends an analog signal to the RF unit 1914. The RF unit 1914 up-converts the baseband signal to intermediate / high frequency and sends it to the transmission antenna.

各クライアント装置のＲＦユニット２００８は、ＤＩＤＯ送信機ユニット１９１４から送信された信号を受信し、ベースバンドに信号をダウンコンバートしてＡ／Ｄユニット２０１０にダウンコンバートされた信号を供給する。Ａ／Ｄユニット２０１０は、次に、アナログからデジタルに信号を変換してＯＦＤＭユニット２０１３に送る。ＯＦＤＭユニット２０１３は、循環プレフィックスを除去し、ＦＦＴを実施して周波数領域に信号を伝える。トレーニング期間中に、ＯＦＤＭユニット２０１３は、周波数領域内のチャネル推定値を計算するチャネル推定器２００４に出力を送る。代替的に、チャネル推定値は、時間領域において計算することができる。データ期間中に、ＯＦＤＭユニット２０１３は、データ２０１４を得るために信号を復調／復号する受信機ユニット２００２に出力を送る。チャネル推定器２００４は、チャネル推定値を量子化してフィードバック制御チャネル１９１２を通じて送信機に送ることができるＤＩＤＯフィードバック発生器２００６にチャネル推定値を送る。   The RF unit 2008 of each client device receives the signal transmitted from the DIDO transmitter unit 1914, down-converts the signal to baseband, and supplies the down-converted signal to the A / D unit 2010. The A / D unit 2010 then converts the signal from analog to digital and sends it to the OFDM unit 2013. The OFDM unit 2013 removes the cyclic prefix and performs FFT to transmit the signal to the frequency domain. During the training period, OFDM unit 2013 sends an output to channel estimator 2004, which calculates channel estimates in the frequency domain. Alternatively, the channel estimate can be calculated in the time domain. During the data period, the OFDM unit 2013 sends output to a receiver unit 2002 that demodulates / decodes the signal to obtain data 2014. The channel estimator 2004 sends the channel estimate to a DIDO feedback generator 2006 that can quantize the channel estimate and send it to the transmitter over the feedback control channel 1912.

ＤＩＤＯ構成器１９１０は、基地局で導出された情報を使用することができ、又は好ましい実施形態では、各ユーザ装置で作動するＤＩＤＯフィードバック発生器２００６（図２０を参照されたい）の出力を更に使用する。ＤＩＤＯフィードバック発生器２００６は、受信機で推定されたＳＮＲのような推定されたチャネル状態２００４及び／又は他のパラメータを使用して、ＤＩＤＯ構成器１９１０に入力すべきであるフィードバックメッセージを生成する。ＤＩＤＯフィードバック発生器２００６は、受信機で情報を圧縮することができ、情報を量子化し、及び／又は当業技術で公知である何らかの限られたフィードバック戦略を使用することができる。   The DIDO composer 1910 can use information derived at the base station, or, in a preferred embodiment, further uses the output of the DIDO feedback generator 2006 (see FIG. 20) running on each user device. To do. The DIDO feedback generator 2006 uses the estimated channel state 2004 and / or other parameters, such as the estimated SNR at the receiver, to generate a feedback message that should be input to the DIDO composer 1910. The DIDO feedback generator 2006 can compress the information at the receiver, quantize the information, and / or use some limited feedback strategy known in the art.

ＤＩＤＯ構成器１９１０は、ＤＩＤＯフィードバック制御チャネル１９１２から回復された情報を使用することができる。ＤＩＤＯフィードバック制御チャネル１９１２は、ユーザから基地局にＤＩＤＯフィードバック発生器２００６の出力を送るために使用される論理的又は物理的制御チャネルである。制御チャネル１９１２は、当業技術で公知であるあらゆる数の方法で実施することができる論理的又は物理的制御チャネルとすることができる。物理的チャネルとして、それは、ユーザに割り当てられる専用時間／周波数スロットを含むことができる。それは、全てのユーザにより共有されるランダムアクセスチャネルとすることができる。制御チャネルは、予め割り当てることができ、又は既存の制御チャネルから所定の方法でビットを盗むことによって作成することができる。   The DIDO composer 1910 can use the information recovered from the DIDO feedback control channel 1912. The DIDO feedback control channel 1912 is a logical or physical control channel used to send the output of the DIDO feedback generator 2006 from the user to the base station. The control channel 1912 can be a logical or physical control channel that can be implemented in any number of ways known in the art. As a physical channel, it can include dedicated time / frequency slots assigned to users. It can be a random access channel shared by all users. The control channel can be pre-assigned or can be created by stealing bits in a predetermined manner from an existing control channel.

以下の説明においては、ＤＩＤＯ−ＯＦＤＭプロトタイプによる測定を通じて得られた結果を現実の伝播環境で説明する。これらの結果は、適応ＤＩＤＯシステム内で達成可能な潜在的利得を明らかにするものである。異次数のＤＩＤＯシステムの性能を最初に示し、ダウンリンクスループット増大をもたらすためにアンテナ／ユーザの数を増大させることが可能なことを明らかにする。次に、ユーザ装置の位置の関数としてＤＩＤＯ性能に対して説明し、変化中のチャネル状態を追跡する必要性を明らかにする。最後に、ダイバーシチ技術を使用するＤＩＤＯシステムの性能に対して説明する。   In the following description, the results obtained through measurements with the DIDO-OFDM prototype will be described in an actual propagation environment. These results reveal the potential gains achievable within the adaptive DIDO system. The performance of an odd-order DIDO system is shown first, and it is shown that the number of antennas / users can be increased to provide increased downlink throughput. Next, DIDO performance as a function of user equipment location will be described to clarify the need to track changing channel conditions. Finally, the performance of a DIDO system using diversity technology will be described.

ｉ．異次数ＤＩＤＯシステムの性能
異なるＤＩＤＯシステムの性能は、送信アンテナの本数Ｎ＝Ｍの増大で評価され、ここで、Ｍは、ユーザ数である。以下のシステム、すなわち、ＳＩＳＯ、ＤＩＤＯ２ｘ２、ＤＩＤＯ４×４、ＤＩＤＯ６×６、及びＤＩＤＯ８ｘ８の性能を比較する。ＤＩＤＯＮｘＭは、ＢＳでＮ本の送信アンテナ及びＭ人のユーザによるＤＩＤＯを指す。 i. Performance of Different Order DIDO Systems The performance of different DIDO systems is evaluated by increasing the number of transmit antennas N = M, where M is the number of users. Compare the performance of the following systems: SISO, DIDO2x2, DIDO4x4, DIDO6x6, and DIDO8x8. DIDONxM refers to DIDO with N transmit antennas and M users at the BS.

図２２は、送信／受信アンテナ配置を示している。送信アンテナ２２０１は、四角形アレイ構成で設置されており、ユーザは、送信アレイの周りに位置する。図２２では、Ｔは、「送信」アンテナを示し、Ｕは、「ユーザ装置」２２０２を指す。   FIG. 22 shows the transmit / receive antenna arrangement. Transmit antenna 2201 is installed in a square array configuration and the user is located around the transmit array. In FIG. 22, T indicates a “transmit” antenna, and U indicates a “user equipment” 2202.

異なるアンテナ部分集合が、異なる測定に対して選択したＮの値によって８素子送信アレイ内でアクティブである。各ＤＩＤＯ順序（Ｎ）に対しては、８素子アレイの一定のサイズ制約条件の最大不動産を網羅するアンテナの部分集合を選択した。この基準では、Ｎのあらゆる所定の値に対して空間ダイバーシチを改善することが予想される。   Different antenna subsets are active in the 8-element transmit array with N values selected for different measurements. For each DIDO order (N), a subset of antennas covering the largest real estate with a certain size constraint of the 8-element array was selected. This criterion is expected to improve spatial diversity for any given value of N.

図２３は、利用可能な不動産（すなわち、破線）に適合する異なるＤＩＤＯ順序のアレイ構成を示している。四角形の破線のボックスは、４５０ＭＨｚの搬送周波数での〜λｘλに対応する２４’’ｘ２４’’の寸法を有する。   FIG. 23 shows an array configuration of different DIDO orders that fits the available real estate (ie, dashed lines). The square dashed box has a dimension of 24 ″ ″ × 24 ″ corresponding to ˜λxλ at a carrier frequency of 450 MHz.

図２３に関連する注釈に基づいて、かつ図２２を参照して、以下のシステムの各々の性能をここで定めると共に比較する。
Ｔ１及びＵ１を有するＳＩＳＯ（２３０１）
Ｔ１、２、及びＵ１、２によるＤＩＤＯ２ｘ２（２３０２）
Ｔ１、２、３、４、及びＵ１、２、３、４によるＤＩＤＯの４×４（２３０３）
Ｔ１、２、３、４、５、６、及びＵ１、２、３、４、５、６によるＤＩＤＯの６×６（２３０４）
Ｔ１、２、３、４、５、６、７、８、及びＵ１、２、３、４、５、６、７、８によるＤＩＤＯの８ｘ８（２３０５） Based on the annotations associated with FIG. 23 and with reference to FIG. 22, the performance of each of the following systems is now defined and compared.
SISO with T1 and U1 (2301)
DIDO2x2 (2302) with T1,2 and U1,2
DIDO 4x4 by T1, 2, 3, 4 and U1, 2, 3, 4 (2303)
DIDO 6 × 6 (2304) according to T1,2,3,4,5,6 and U1,2,3,4,5,6
DIDO 8x8 (2305) according to T1,2,3,4,5,6,7,8 and U1,2,3,4,5,6,7,8

図２４は、４−ＱＡＭ及び１／２のＦＥＣ（前方誤差補正）率を有する上述のＤＩＤＯシステムに対する送信（ＴＸ）電力の関数としてのＳＥＲ、ＢＥＲ、ＳＥ（スペクトル効率）、及びグッドプット性能を示している。ＳＥＲ性能及びＢＥＲ性能は、Ｎの値が増大すると悪化することを観測されたい。この影響は、２つの現象によるものである。一定のＴＸ電力に対しては、ＤＩＤＯアレイに対する入力電力は、増加する数のユーザ（又はデータストリーム）間で分割され、空間ダイバーシチは、現実の（空間相関）ＤＩＤＯチャネルにおいては、ユーザ数の増加と共に減少する。   FIG. 24 shows SER, BER, SE (spectral efficiency), and goodput performance as a function of transmit (TX) power for the above-mentioned DIDO system with 4-QAM and 1/2 FEC (forward error correction) rates. Show. Observe that SER performance and BER performance deteriorate as the value of N increases. This effect is due to two phenomena. For constant TX power, the input power to the DIDO array is divided among an increasing number of users (or data streams), and spatial diversity is an increase in the number of users in a real (spatial correlation) DIDO channel. Decreases with.

異次数ＤＩＤＯシステムの相対的性能を比較するために、ターゲットＢＥＲは、図２４に示すようにＳＥＲ＝１０-2にほぼ対応する１０-4に固定する（この値は、システムに基づいて変動する場合がある）。このターゲットに対応するＴＸ電力値をＴＸ電力閾値（ＴＰＴ）と呼ぶ。あらゆるＮに対して、ＴＸ電力がＴＰＴよりも小さい場合、ＤＩＤＯ次数Ｎで送信することが可能ではないと仮定すると共に、より低次数のＤＩＤＯに切り換える必要がある。また、図２４では、ＳＥ性能及びグッドプット性能は、ＴＸ電力がＮのあらゆる値に対してＴＰＴを超えた時に飽和することを観測されたい。これらの結果から、一定の所定のターゲット誤り率が得られるようにＳＥ又はグッドプットを改善するために異次数ＤＩＤＯ間で切り換わる適応送信戦略を考案することができる。 In order to compare the relative performance of different order DIDO systems, the target BER is fixed at 10 −4 , which roughly corresponds to SER = 10 −2 as shown in FIG. 24 (this value varies based on the system). Sometimes). The TX power value corresponding to this target is called a TX power threshold (TPT). For any N, if the TX power is less than TPT, it is assumed that it is not possible to transmit at DIDO order N and it is necessary to switch to a lower order DIDO. Also, in FIG. 24, observe that the SE performance and goodput performance saturate when the TX power exceeds TPT for any value of N. From these results, an adaptive transmission strategy can be devised that switches between different order DIDOs to improve the SE or goodput so that a certain predetermined target error rate is obtained.

ｉｉ．様々なユーザ位置による性能
この実験の目標は、空間相関チャネルにおけるシミュレーションを通じて異なるユーザの位置に対してＤＩＤＯ性能を評価することである。ＤＩＤＯ２ｘ２システムは、４ＱＡＭ及び１／２のＦＥＣ率で考慮する。ユーザ１は、送信アレイからブロードサイド方向にあり、一方、ユーザ２は、図２５に示すように、ブロードサイドからエンドファイア方向に位置を変える。送信アンテナは、〜λ／２間隔であり、ユーザから〜２．５λ隔てている。 ii. Performance with different user locations The goal of this experiment is to evaluate DIDO performance for different user locations through simulations in a spatial correlation channel. DIDO2x2 systems consider 4QAM and 1/2 FEC rate. User 1 is in the broadside direction from the transmit array, while user 2 changes position from the broadside to the endfire direction, as shown in FIG. The transmit antennas are ˜λ / 2 apart and ˜2.5λ apart from the user.

図２６は、２つのユーザ装置の異なる位置に対するＳＥＲ及びユーザ当たりのＳＥ結果を示している。ユーザ装置の到来角（ＡＯＡ）は、送信アレイのブロードサイド方向から測定して０°と９０°の間の範囲である。ユーザ装置の分離角が増加する時に、ＤＩＤＯ性能は、ＤＩＤＯチャネル内で利用可能なダイバーシチの増大のために改善することを観測されたい。また、ターゲットＳＥＲ＝１０-2で、事例ＡＯＡ２＝０°とＡＯＡ２＝９０°間に１０ｄＢの間隙が存在する。この結果は、１０°の角度広がりに対して図３５で得られたシミュレーション結果と一致するものである。また、ＡＯＡ１＝ＡＯＡ２＝０°の事例に対しては、図３５のシミュレーションが行われた結果から性能を変動させる場合がある２人のユーザ間の結合効果があると考えられることに注意されたい（アンテナの近接度のため）。 FIG. 26 shows the SER and SE results per user for different locations of the two user devices. The angle of arrival (AOA) of the user equipment ranges between 0 ° and 90 ° as measured from the broadside direction of the transmit array. Observe that as the user equipment separation angle increases, DIDO performance improves due to the increased diversity available in the DIDO channel. Further, with the target SER = 10 −2 , a gap of 10 dB exists between the cases AOA2 = 0 ° and AOA2 = 90 °. This result agrees with the simulation result obtained in FIG. 35 for an angular spread of 10 °. In addition, it should be noted that for the case where AOA1 = AOA2 = 0 °, it is considered that there is a coupling effect between two users that may change the performance from the result of the simulation of FIG. (Due to the proximity of the antenna).

ｉｉｉ．ＤＩＤＯ８ｘ８に対する好ましいシナリオ
図２４は、８ｘ８ＤＩＤＯにより、より高いＴＸ電力所要量の代償としてＤＩＤＯのより低い次数よるＳＥ増大が得られることを示している。この実験の目標は、ＤＩＤＯ８ｘ８がピークのスペクトル効率（ＳＥ）に関してだけでなく、そのピークＳＥをもたらすＴＸ電力所要量（又はＴＰＴ）に関してもＤＩＤＯ２ｘ２よりも性能が優れている事例があることを示すことである。 iii. Preferred Scenario for DIDO 8x8 FIG. 24 shows that 8x8 DIDO provides an SE increase due to the lower order of DIDO at the cost of higher TX power requirements. The goal of this experiment is to show that there are cases where DIDO8x8 outperforms DIDO2x2 not only in terms of peak spectral efficiency (SE), but also in terms of TX power requirements (or TPT) resulting in that peak SE. It is.

ｉ．ｉ．ｄ．（理想的）チャネル内において、ＤＩＤＯ２ｘ２とＤＩＤＯ８ｘ８のＳＥの間にＴＸ電力に〜６ｄＢの隔たりがあることに注意されたい。この間隙は、ＤＩＤＯ８ｘ８が、８つのデータストリームにわたってＴＸ電力を分割し、一方、ＤＩＤＯ２ｘ２は、２つのストリーム間でのみＴＸ電力を分割するという事実による。この結果は、図３２のシミュレーションを通じて示されている。   i. i. d. Note that in the (ideal) channel, there is a ~ 6 dB separation in TX power between DIDO2x2 and DIDO8x8 SEs. This gap is due to the fact that DIDO 8x8 divides TX power across 8 data streams, while DIDO 2x2 only divides TX power between the two streams. This result is shown through the simulation of FIG.

しかし、空間相関チャネルにおいては、ＴＰＴは、伝播環境の性質（例えば、アレイ方位、ユーザ位置、角度広がり）の関数である。例えば、図３５は、２つの異なるユーザ装置の位置に対する低い角度の広がりに対して〜１５ｄＢの隔たりを示している。類似した結果を本出願の図２６に示している。   However, in the spatial correlation channel, the TPT is a function of the nature of the propagation environment (eg, array orientation, user position, angular spread). For example, FIG. 35 shows a ˜15 dB separation for low angular spread for two different user equipment locations. Similar results are shown in FIG. 26 of the present application.

ＭＩＭＯシステムと同様に、ＤＩＤＯシステムの性能は、ユーザがＴＸアレイからエンドファイア方向に位置する時に悪化する（ダイバーシチの欠如のために）。この影響は、現在のＤＩＤＯプロトタイプに対する測定を通じて観測されたものである。したがって、ＤＩＤＯ８ｘ８がＤＩＤＯ２ｘ２よりも性能が優れている事例であることを示す１つの方法は、ＤＩＤＯ２ｘ２アレイに対してエンドファイア方向にユーザを配置することである。このシナリオにおいては、ＤＩＤＯ８ｘ８は、８本アンテナアレイによって達成されるより高いダイバーシチのためにＤＩＤＯ２ｘ２よりも性能が優れている。   Similar to the MIMO system, the performance of the DIDO system deteriorates (due to lack of diversity) when the user is located in the endfire direction from the TX array. This effect has been observed through measurements on current DIDO prototypes. Thus, one way to show that DIDO 8x8 is a better performance than DIDO 2x2 is to place users in the endfire direction relative to the DIDO 2x2 array. In this scenario, DIDO 8x8 outperforms DIDO 2x2 because of the higher diversity achieved by the eight antenna array.

この解析においては、以下のシステムを考慮する。   The following system is considered in this analysis.

システム１：４−ＱＡＭを伴ったＤＩＤＯ８ｘ８（時間スロット毎に８つの並列データストリームを送信）。   System 1: DIDO 8x8 with 4-QAM (sending 8 parallel data streams per time slot).

システム２：６４−ＱＡＭを伴ったＤＩＤＯ２ｘ２（４つの時間スロット毎にユーザＸ及びＹに送信）。このシステムに対しては、ＴＸ及びＲＸのアンテナ位置の４つの組合せ、すなわち、ａ）Ｔ１、Ｔ２、Ｕ１、２（エンドファイア方向）、ｂ）Ｔ３、Ｔ４、Ｕ３、４（エンドファイア方向）、ｃ）Ｔ５、Ｔ６、Ｕ５、６（エンドファイア方向から〜３０°）、ｄ）Ｔ７、Ｔ８、Ｕ７、８（ＮＬＯ（非視線））を考慮する。   System 2: DIDO2x2 with 64-QAM (sent to users X and Y every 4 time slots). For this system, there are four combinations of TX and RX antenna positions: a) T1, T2, U1, 2 (endfire direction), b) T3, T4, U3, 4 (endfire direction), c) T5, T6, U5, 6 (˜30 ° from endfire direction), d) T7, T8, U7, 8 (NLO (non-line of sight)).

システム３：６４−ＱＡＭを伴ったＤＩＤＯ８ｘ８。   System 3: DIDO 8x8 with 64-QAM.

システム４：６４−ＱＡＭを伴ったＭＩＳＯ８ｘ１（８時間スロット毎にユーザＸに送信）。   System 4: MISO 8x1 with 64-QAM (sent to user X every 8 hours slot).

全てのこれらの事例に対して、３／４のＦＥＣ率を用いた。   An FEC rate of 3/4 was used for all these cases.

ユーザの位置を図２７に示している。   The position of the user is shown in FIG.

図２８では、ＳＥＲ結果は、異なるアレイ方位及びユーザ位置（図３５内のシミュレーション結果と類似）によるシステム２ａと２ｃ間の〜１５ｄＢの間隙を示している。第２の行の第１のサブプロットは、ＳＥ曲線が飽和する（すなわち、ＢＥＲ１ｅ−４に対応）ＴＸ電力の値を示している。システム１により、システム２よりも低いＴＸ電力所要量（〜５ｄＢ）が得られるようにユーザ当たりのＳＥの増大が得られることが観察された。また、ＤＩＤＯ２ｘ２に対するＤＩＤＯ８ｘ８の恩典は、ＤＩＤＯ２ｘ２に優るＤＩＤＯ８ｘ８の多重化利得のために、Ｄ１（ダウンリンク）ＳＥ及びＤ１のグッドプットに関しての方が明らかである。システム４では、ビーム形成（すなわち、ＭＩＳＯ８ｘ１によるＭＲＣ）のアレイ利得のためにＴＸ電力所要量はシステム１よりも低い（８ｄＢ未満）。しかし、システム４で得られるのは、システム１と比較するとユーザ当たりのＳＥの１／３に過ぎない。システム２では、性能は、システム１よりも悪い（すなわち、ＴＸ電力所要量が大きいほどＳＥが小さくなる）。最後に、システム３では、ＴＸ電力所要量（１５ｄＢ）が増大するほど、ＳＥは、システム１よりも遥かに大きい。   In FIG. 28, the SER results show a ˜15 dB gap between systems 2a and 2c with different array orientations and user positions (similar to the simulation results in FIG. 35). The first subplot of the second row shows the TX power values at which the SE curve saturates (ie, corresponds to BER1e-4). It has been observed that System 1 provides an increase in SE per user so that a lower TX power requirement (~ 5 dB) than System 2 is obtained. Also, the benefits of DIDO8x8 over DIDO2x2 are more apparent with respect to D1 (downlink) SE and D1 goodput due to the multiplexing gain of DIDO8x8 over DIDO2x2. In system 4, the TX power requirement is lower (less than 8 dB) than system 1 due to the array gain of beamforming (ie MRC with MISO 8x1). However, the system 4 provides only 1/3 of the SE per user compared to the system 1. In system 2, the performance is worse than system 1 (ie, the greater the TX power requirement, the smaller the SE). Finally, in system 3, the SE is much higher than system 1 as the TX power requirement (15 dB) increases.

これらの結果から、以下の結論を引き出すことができる。   From these results, the following conclusions can be drawn.

ＤＩＤＯ８ｘ８がＤＩＤＯ２ｘ２よりも性能が優れている１チャネルシナリオが特定された（すなわち、ＴＸ電力所要量が大きいほどＳＥが増大する）。   A one-channel scenario was identified in which DIDO 8x8 outperformed DIDO 2x2 (ie, the higher the TX power requirement, the higher the SE).

このチャネルシナリオにおいては、ＤＩＤＯ８ｘ８により、ユーザ当たりのＳＥ及びＤ１のＳＥは、ＤＩＤＯ２ｘ２及びＭＩＳＯ８ｘ１よりも大きい。   In this channel scenario, due to DIDO8x8, the SE per user and the SE of D1 are larger than DIDO2x2 and MISO8x1.

ＴＸ電力所要量増大（〜１５ｄＢを超える）の代償として変調のより高い次数（すなわち、４−ＱＡＭではなく６４−ＱＡＭ）を行うことによってＤＩＤＯ８ｘ８の性能を更に増大させることができる。   The performance of DIDO 8x8 can be further increased by performing higher orders of modulation (ie 64-QAM rather than 4-QAM) at the cost of increased TX power requirements (greater than ~ 15 dB).

ｉｖ．アンテナ選択を伴うＤＩＤＯ
これ以降、２００５年に信号処理に対するＩＥＥＥ会報に受諾されたＲ．Ｃｈｅｎ、Ｒ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ、及びＪ．Ｇ．Ａｎｄｒｅｗｓ共著「線形受信機を有する単体プリコーディングマルチユーザ空間多重化システムの送信選択ダイバーシチ」に説明されているアンテナ選択アルゴリズムの利点を評価する。２人のユーザ、４−ＱＡＭ、及び１／２のＦＥＣ率による１つの特定のＤＩＤＯシステムの結果を示す。以下のシステムを図２７で比較する。
Ｔ１、２、及びＵ１、２によるＤＩＤＯ２ｘ２、及び
Ｔ１、２、３、及びＵ１、２によるアンテナ選択を用いるＤＩＤＯ３×２。 iv. DIDO with antenna selection
Since then, it has been accepted to the IEEE newsletter on signal processing in 2005. Chen, R.A. W. Heath and J.H. G. We evaluate the advantages of the antenna selection algorithm described in Andrews, “Transmission Selection Diversity in a Single Precoding Multiuser Spatial Multiplexing System with Linear Receivers”. The results for one particular DIDO system with 2 users, 4-QAM, and a 1/2 FEC rate are shown. The following systems are compared in FIG.
DIDO2x2 with T1,2, and U1,2 and DIDO3x2 with antenna selection with T1,2,3, and U1,2.

送信アンテナ及びユーザ装置の位置は、図２７の場合と同様に同じである。   The positions of the transmission antenna and the user apparatus are the same as in FIG.

図２９は、アンテナ選択を行うＤＩＤＯ３ｘ２では、ＤＩＤＯ２ｘ２システム（選択なし）と比較して〜５ｄＢの利得を得ることができることを示している。チャネルは、殆ど静的（すなわち、ドップラーなし）であり、したがって、選択アルゴリズムは、高速フェーディングではなく経路損失及びチャネル空間相関に適合することに注意されたい。高いドップラーを備えたシナリオでは、異なる利得を認めることになるはずである。また、この特定の実験においては、アンテナ選択アルゴリズムは、送信にアンテナ２及び３を選択することが認められた。   FIG. 29 shows that DIDO3x2 with antenna selection can achieve ~ 5 dB gain compared to DIDO2x2 system (no selection). Note that the channel is almost static (ie, no Doppler), so the selection algorithm fits path loss and channel spatial correlation rather than fast fading. A scenario with a high Doppler should allow for different gains. Also in this particular experiment, the antenna selection algorithm was found to select antennas 2 and 3 for transmission.

ｉｖ．ＬＵＴのためのＳＮＲ閾値
「方法２−ＲＸ補正」節において、モードの選択は、ＬＵＴにより可能にされるように説明した。ＬＵＴは、異なる伝播環境内のＤＩＤＯ送信モードに対してある一定の所定のターゲット誤り率性能をもたらすようにＳＮＲ閾値を評価することによって予め計算することができる。これ以降、アンテナ選択の有無及びＬＵＴを構築する指針として使用することができる可変的なユーザ数によるＤＩＤＯシステムの性能を示す。図２４、図２６、図２８、図２９は、ＤＩＤＯプロトタイプによる実際的な測定から導出したものであり、以下の図は、シミュレーションを通じて取得したものである。以下のＢＥＲ結果では、ＦＥＣなしと仮定している。 iv. SNR Threshold for LUT In the “Method 2—RX Correction” section, mode selection has been described as being enabled by the LUT. The LUT can be pre-calculated by evaluating the SNR threshold to yield a certain predetermined target error rate performance for DIDO transmission modes in different propagation environments. Hereafter, the performance of the DIDO system with or without antenna selection and the variable number of users that can be used as a guideline for constructing the LUT is shown. 24, 26, 28, and 29 are derived from actual measurements using a DIDO prototype, and the following figures are obtained through simulation. The following BER results assume no FEC.

図３０は、ｉ．ｉ．ｄ．チャネルにおける異なるＤＩＤＯプリコーディング方式の平均ＢＥＲ性能を示している。「選択なし」と記載した曲線は、ＢＤが使用された時の事例を指す。同図では、アンテナ選択（ＡＳｅｌ）の性能は、異なる数の余分のアンテナ（ユーザ数に対して）に対して示されている。余分のアンテナの数が増加する時に、ＡＳｅｌによってダイバーシチ利得が改善し（高ＳＮＲ領域でのＢＥＲ曲線の傾斜が特徴）、したがって、受信範囲の改善になることを認めることができる。例えば、１０-2（符号化されていないシステムの実際値）にターゲットＢＥＲを固定した場合、ＡＳｅｌによって得られるＳＮＲ利得は、アンテナの数と共に増加する。 FIG. i. d. Fig. 6 shows the average BER performance of different DIDO precoding schemes in the channel. The curve described as “no selection” refers to the case when BD is used. In the figure, the performance of antenna selection (ASel) is shown for different numbers of extra antennas (relative to the number of users). It can be seen that as the number of extra antennas increases, ASel improves the diversity gain (characterized by the slope of the BER curve in the high SNR region), thus improving the reception range. For example, if the target BER is fixed at 10 −2 (actual value of uncoded system), the SNR gain obtained by ASel increases with the number of antennas.

図３１は、異なるターゲットＢＥＲに対してｉ．ｉ．ｄ．チャネルにおける余分の送信アンテナの数の関数としてのＡＳｅｌのＳＮＲ利得を示している。１本又は２本のアンテナを追加するだけで、ＡＳｅｌにより、ＢＤと比較して有意なＳＮＲ利得が得られることを認めることができる。以下の節では、余分のアンテナ１本又は２本の事例に対してのみ、かつ１０-2（符号化なしのシステムの場合）にターゲットＢＥＲを固定することによってＡＳｅｌの性能を評価する。 FIG. 31 shows i. i. d. Fig. 5 shows the SNR gain of ASel as a function of the number of extra transmit antennas in the channel. It can be seen that by adding one or two antennas, ASel provides a significant SNR gain compared to BD. In the following section, the performance of ASel is evaluated by fixing the target BER only for the case of one or two extra antennas and 10 -2 (for a system without encoding).

図３２は、ｉ．ｉ．ｄ．チャネルにおける１本及び２本の余分なアンテナの場合のＢＤ及びＡＳｅｌに対するユーザ数（Ｍ）の関数としてのＳＮＲ閾値を示している。ＳＮＲ閾値は、ユーザ数が大きいほど所要受信ＳＮＲが増大するためにＭと共に増加することを本発明者は認めた。あらゆる数のユーザに対して一定の全送信電力（送信アンテナの数は可変）を仮定することに注意されたい。更に、図３２は、アンテナ選択による利得が、ｉ．ｉ．ｄ．チャネルにおけるユーザ数に関わらず一定であることを示している。これ以降、空間相関チャネルにおけるＤＩＤＯシステムの性能を示す。Ｘ．Ｚｈｕａｎｇ、Ｆ．Ｗ．Ｖｏｏｋ、Ｋ．Ｌ．Ｂａｕｍ、Ｔ．Ａ．Ｔｈｏｍａｓ、及びＭ．Ｃｕｄａｋ共著「リンク及びシステムレベルシミュレーションのためのチャネルモデル」、ＩＥＥＥ８０２．１６ブロードバンド無線アクセス作業部会、２００４年９月に説明されているＣＯＳＴ−２５９空間チャネルモデルを通じて各ユーザのチャネルのシミュレーションを提供する。各ユーザに対して単一のクラスターを生成する。事例研究として、０．５ラムダの素子間隔でＮＬＯチャネルを仮定する（等間隔直線アレイ（ＵＬＡ）送信機において）。２人のユーザのシステムの事例に対しては、それぞれ、第１及び第２のユーザに対して平均到着角ＡＯＡ１及びＡＯＡ２でクラスターのシミュレーションを行った。ＡＯＡは、ＵＬＡのブロードサイド方向に対して測定する。２人又はそれよりも多くのユーザがシステム内にいる時、範囲［−φm、φm］内の等間隔平均ＡＯＡでユーザのクラスターを生成し、ここで、以下を定める。 FIG. 32 shows i. i. d. Figure 5 shows the SNR threshold as a function of the number of users (M) for BD and ASel for one and two extra antennas in the channel. The inventor has observed that the SNR threshold increases with M because the required reception SNR increases as the number of users increases. Note that we assume a constant total transmit power (the number of transmit antennas is variable) for any number of users. Further, FIG. 32 shows that the gain due to antenna selection is i. i. d. It shows that it is constant regardless of the number of users in the channel. Hereafter, the performance of the DIDO system in the spatial correlation channel is shown. X. Zhang, F.A. W. Vook, K.M. L. Baum, T .; A. Thomas, and M.M. A simulation of each user's channel is provided through the COST-259 spatial channel model described in Cudak, “Channel Model for Link and System Level Simulation”, IEEE 802.16 Broadband Wireless Access Working Group, September 2004. Create a single cluster for each user. As a case study, assume an NLO channel with 0.5 lambda element spacing (in an evenly spaced linear array (ULA) transmitter). For the two user system case, a cluster was simulated with average arrival angles AOA1 and AOA2 for the first and second users, respectively. AOA is measured against the broadside direction of the ULA. When two or more users are in the system, a cluster of users is generated with equally spaced average AOA in the range [−φ m , φ m ], where:

ここで、ｋは、ユーザ数であり、Δφは、ユーザの平均ＡＯＡ間の分離角である。角度範囲［−φm、φm］は、ＵＬＡのブロードサイド方向に対応して中心は０°の角度であることに注意されたい。これ以降、ＢＤ及びＡＳｅｌ送信方式及び異なるユーザ数を用いて、ユーザ間のチャネル角度広がり（ＡＳ）及び分離角の関数としてのＤＩＤＯシステムのＢＥＲ性能を考察する。 Here, k is the number of users, and Δφ is the separation angle between the average AOA of users. Note that the angular range [−φ m , φ m ] is centered at an angle of 0 °, corresponding to the broad side direction of the ULA. In the following, the BER performance of the DIDO system as a function of channel angle spread (AS) and separation angle between users will be considered using BD and ASel transmission schemes and different numbers of users.

図３３は、ＡＳの異なる値による同じ角度に位置する２人のユーザに対するＢＥＲ対ユーザ当たりの平均ＳＮＲを示す（すなわち、ＵＬＡのブロードサイド方向に対してＡＯＡ１＝ＡＯＡ２＝０°）。ＡＳが増加する時にＢＥＲ性能が改善し、ｉ．ｉ．ｄ．の事例に近づくことを認めることができる。実際には、ＡＳが高いほど、２人のユーザの固有モード間の重複が統計学的に小さくなり、かつＢＤプリコーダの性能が改善する。   FIG. 33 shows the BER versus average SNR per user for two users located at the same angle with different values of AS (ie, AOA1 = AOA2 = 0 ° with respect to the broadside direction of the ULA). BER performance improves when AS increases; i. i. d. We can admit to approaching the case. In practice, the higher the AS, the smaller the overlap between the eigenmodes of the two users, and the better the performance of the BD precoder.

図３４は、図３３と類似の結果を示すが、ユーザ間の分離角は高くなっている。ＡＯＡ１＝０°及びＡＯＡ２＝９０°（すなわち、９０°分離角）を考える。最良の性能は、ここで、ＡＳが低い事例で達成される。実際に、分離角が大きい事例に対しては、角度広がりが低い時の方がユーザ固有モード間の重複が小さい。興味深いことには、低いＡＳでのＢＥＲ性能は、上述で言及した同じ理由からｉ．ｉ．ｄ．チャネルよりも良好なことを本発明者は認めている。   FIG. 34 shows similar results to FIG. 33, but the separation angle between users is high. Consider AOA1 = 0 ° and AOA2 = 90 ° (ie, 90 ° separation angle). The best performance is here achieved in the case of low AS. In fact, for cases where the separation angle is large, the overlap between user-specific modes is smaller when the angular spread is low. Interestingly, the BER performance at low AS is i.e. for the same reason mentioned above. i. d. The inventor admits that it is better than the channel.

次に、異なる相関関係シナリオにおいて１０-2のターゲットＢＥＲに対してＳＮＲ閾値を計算する。図３５は、ユーザの平均ＡＯＡの異なる値に関してＡＳの関数としてＳＮＲ閾値をプロットしたものである。ユーザの分離角が低い場合には、適切なＳＮＲ要件（すなわち、１８ｄＢ）による確実な送信は、高いＡＳを特徴とするチャネルに対してのみ可能である。一方、ユーザが空間的に分離されている時の方が、同じターゲットＢＥＲを満たすのに必要とされるＳＮＲは小さくて済む。 Next, the SNR threshold is calculated for 10 −2 target BER in different correlation scenarios. FIG. 35 plots the SNR threshold as a function of AS for different values of the user's average AOA. If the user separation angle is low, reliable transmission with appropriate SNR requirements (ie 18 dB) is possible only for channels characterized by high AS. On the other hand, the SNR required to satisfy the same target BER is smaller when the users are spatially separated.

図３６は、５人のユーザの事例に対するＳＮＲ閾値を示している。ユーザの平均ＡＯＡは、分離角Δφの異なる値で（１３）における定義に従って生成される。Δφ＝０°及びＡＳ＜１５°に対しては、ＢＤは、ユーザ間で角分離が小さいために性能が悪く、ターゲットＢＥＲは満たされないことを本発明者は認めている。増加するＡＳに対しては、一定のターゲットＢＥＲを満たすＳＮＲ所要値は減少する。一方、Δφ＝３０°に対しては、図３５の結果と一致して、最小のＳＮＲ所要値は、低いＡＳで得られる。ＡＳが増加する時に、ＳＮＲ閾値は、ｉ．ｉ．ｄ．チャネルの１つに対して飽和する。ユーザ５人でのΔφ＝３０°は、１２０°の扇形セルを有するセルラーシステムにおいて基地局に一般的である［−６０°、６０°］のＡＯＡ範囲に対応することに注意されたい。   FIG. 36 shows the SNR threshold for the case of 5 users. The user's average AOA is generated according to the definition in (13) with different values of the separation angle Δφ. For Δφ = 0 ° and AS <15 °, the inventor recognizes that BD has poor performance due to small angular separation between users and the target BER is not satisfied. For increasing AS, the SNR requirement that satisfies a certain target BER decreases. On the other hand, for Δφ = 30 °, the minimum required SNR value is obtained with a low AS, consistent with the result of FIG. When the AS increases, the SNR threshold is i. i. d. Saturates for one of the channels. Note that Δφ = 30 ° with 5 users corresponds to the [−60 °, 60 °] AOA range that is common for base stations in cellular systems with 120 ° fan cells.

次に、空間相関チャネルにおけるＡＳｅｌ送信方式の性能を考える。図３７では、例えば、２人のユーザの事例に対して１本及び２本の余分なアンテナによるＢＤ及びＡＳｅｌのＳＮＲ閾値を比較する。ユーザ間の分離角の２つの異なる事例、すなわち、｛ＡＯＡ１＝０°、ＡＯＡ２＝０°｝及び｛ＡＯＡ１＝０°、ＡＯＡ２＝９０°｝を考える。ＢＤ方式（すなわち、アンテナ選択なし）の曲線は、図３５の場合と同じである。ＡＳｅｌにより高いＡＳに対してそれぞれ１本及び２本の余分なアンテナで、８ｄＢ及び１０ｄＢのＳＮＲの利得が得られることを本発明者は認めている。ＡＳが減少する時に、ＢＤでのＡＳｅｌによる利得は、ＭＩＭＯ放送チャネルにおける自由度の数の減少のために小さくなる。興味深いことには、ＡＳ＝０°（すなわち、ＬＯＳチャネル近傍）及び事例｛ＡＯＡ１＝０°、ＡＯＡ２＝９０°｝に対しては、ＡＳｅｌは、空間領域内のダイバーシチの欠如により利得をもたらさない。図３８は、図３７と類似の結果を示すが、５人のユーザの事例に対するものである。   Next, consider the performance of the ASel transmission scheme in the spatial correlation channel. In FIG. 37, for example, the SNR threshold values of BD and ASel with one and two extra antennas are compared for the case of two users. Consider two different cases of separation angles between users: {AOA1 = 0 °, AOA2 = 0 °} and {AOA1 = 0 °, AOA2 = 90 °}. The curve of the BD system (that is, no antenna selection) is the same as in FIG. The inventor has observed that ASel provides 8 dB and 10 dB SNR gains with 1 and 2 extra antennas respectively for higher AS. As AS decreases, the gain due to ASel at BD decreases due to the reduced number of degrees of freedom in the MIMO broadcast channel. Interestingly, for AS = 0 ° (ie, near the LOS channel) and the case {AOA1 = 0 °, AOA2 = 90 °}, ASel provides no gain due to the lack of diversity in the spatial domain. FIG. 38 shows similar results to FIG. 37 but for the case of five users.

ＢＤ及びＡＳｅｌの送信方式の両方に対して、ＳＮＲ閾値を計算する（システムにおいてユーザ数（Ｍ）の関数として１０-2の通常のターゲットＢＥＲを仮定して）。ＳＮＲ閾値は、総送信電力があらゆるＭに対して一定であるように平均ＳＮＲに対応している。方位角度範囲［−φm、φΔm］＝［−６０°、６０°］内の各ユーザのクラスターの平均ＡＯＡの間の最大分離を仮定する。次に、ユーザ間の分離角は、Δφ＝１２０°／（Ｍ−１）である。 For both BD and ASel transmission schemes, calculate the SNR threshold (assuming a normal target BER of 10 -2 as a function of the number of users (M) in the system). The SNR threshold corresponds to the average SNR so that the total transmit power is constant for every M. Assume a maximum separation between the average AOA of each user's cluster within the azimuth angle range [−φ m , φΔ m ] = [− 60 °, 60 °]. Next, the separation angle between users is Δφ = 120 ° / (M−1).

図３９は、ＡＳの異なる値によるＢＤ方式に対するＳＮＲ閾値を示している。最低ＳＮＲ所要値は、ユーザ間の分離角が大きいために比較的少数のユーザ（すなわち、Ｋ＜２０）でのＡＳ＝０．１°（すなわち、低い角度広がり）に対して得られることを本発明者は認めている。しかし、Ｍ＞５０に対しては、ＳＮＲ所要値は、４０ｄＢよりも遙かに大きく、その理由は、Δφが非常に小さく、かつＢＤは非実用的であるからである。更に、ＡＳ＞１０°に対しては、ＳＮＲ閾値は、あらゆるＭに対して殆ど一定のままであり、空間相関チャネルにおけるＤＩＤＯシステムは、ｉ．ｉ．ｄ．チャネルの性能に接近する。   FIG. 39 shows SNR threshold values for the BD method with different values of AS. It should be noted that the minimum SNR requirement is obtained for AS = 0.1 ° (ie low angular spread) with a relatively small number of users (ie K <20) due to the large separation angle between users. The inventor admits. However, for M> 50, the required SNR is much larger than 40 dB because Δφ is very small and BD is impractical. Furthermore, for AS> 10 °, the SNR threshold remains almost constant for every M, and the DIDO system in the spatial correlation channel is i. i. d. Approach channel performance.

ＳＮＲ閾値の値を低減してＤＩＤＯシステムの性能を改善するために、ＡＳｅｌ送信方式を適用する。図４０は、１本及び２本の余分なアンテナによるＢＤ及びＡＳｅｌに対してＡＳ＝０．１°での空間相関チャネルにおけるＳＮＲ閾値を示している。参考のために、図３２に示すｉ．ｉ．ｄ．事例の曲線も本発明者は報告する。低いユーザ数（すなわち、Ｍ＜１０）に対しては、アンテナ選択は、ＤＩＤＯ放送チャネルにおけるダイバーシチの欠如のために、ＳＮＲ所要値を低減する一助とはならないことを認めることができる。ユーザ数が増加する時に、ＡＳｅｌは、マルチユーザダイバーシチから恩典を受け、ＳＮＲ利得が得られる（すなわち、Ｍ＝２０に対して４ｄＢ）。更に、Ｍ≦２０に対しては、高空間相関のチャネルにおける１本又は２本のアンテナによるＡＳｅｌの性能は、同じである。   In order to improve the performance of the DIDO system by reducing the value of the SNR threshold, the ASel transmission scheme is applied. FIG. 40 shows the SNR threshold in the spatial correlation channel at AS = 0.1 ° for BD and ASel with one and two extra antennas. For reference, the i. i. d. The inventor also reports case curves. It can be appreciated that for low user numbers (ie, M <10), antenna selection does not help reduce the SNR requirement due to lack of diversity in the DIDO broadcast channel. As the number of users increases, ASel benefits from multi-user diversity and gains SNR gain (ie, 4 dB for M = 20). Furthermore, for M ≦ 20, the performance of ASel with one or two antennas in the high spatial correlation channel is the same.

次に、更に２つのチャネルシナリオ、すなわち、図４１のＡＳ＝５°及び図４２のＡＳ＝１０°に対してＳＮＲ閾値を計算する。図４１は、ＡＳｅｌにより、図４０とは対照的に角度広がりの増大のために比較的少数のユーザ（すなわち、Ｍ≦１０）に対してもＳＮＲ利得が得られることを示している。ＡＳ＝１０°に対しては、ＳＮＲ閾値は、図４２で報告されているように更に低減し、ＡＳｅｌによる利得はより高くなる。   Next, the SNR threshold is calculated for two more channel scenarios: AS = 5 ° in FIG. 41 and AS = 10 ° in FIG. FIG. 41 shows that ASel also provides SNR gain for a relatively small number of users (ie, M ≦ 10) due to the increased angular spread as opposed to FIG. For AS = 10 °, the SNR threshold is further reduced as reported in FIG. 42 and the gain due to ASel is higher.

最後に、相関するチャネルに対してここまでに示した結果をまとめる。図４３及び図４４は、１本及び２本の余分なアンテナによるＢＤ及びＡＳｅｌの方式に対してユーザ数（Ｍ）及び角度広がり（ＡＳ）の関数としてのＳＮＲ閾値を示している。ＡＳ＝３０°の事例は、実際にはｉ．ｉ．ｄ．チャネルに対応しており、グラフ的表示に対してのみプロットにＡＳこの値を使用した。ＢＤはチャネル空間相関の影響を受けるが、ＡＳｅｌにより、あらゆるＡＳに対して殆ど同じ性能が得られることを本発明者は認めている。更に、ＡＳ＝０．１°に対しては、ＡＳｅｌは、低いＭの場合には、ＢＤと同様の結果を発揮し、一方、大きなＭ（すなわち、Ｍ≧２０）の場合は、マルチユーザダイバーシチのためにＢＤよりも性能が優れている。   Finally, the results shown so far for the correlated channels are summarized. 43 and 44 show the SNR threshold as a function of the number of users (M) and angular spread (AS) for the BD and ASel schemes with one and two extra antennas. The case of AS = 30 ° is actually i. i. d. This value was used for plotting, corresponding to the channel and only for graphical display. Although the BD is affected by channel spatial correlation, the inventor recognizes that ASel provides almost the same performance for any AS. Furthermore, for AS = 0.1 °, ASel produces the same results as BD for low M, while multiuser diversity for large M (ie, M ≧ 20). Therefore, the performance is superior to BD.

図４９では、ＳＮＲ閾値に関して異なるＤＩＤＯ方式の性能を比較する。考慮したＤＩＤＯ方式は、固有モード選択（ＢＤ−ＥＳｅＩ）及び最大比率結合（ＭＲＣ）を備えたＢＤ、ＡＳｅｌ、ＢＤである。ＭＲＣでは送信機での干渉は事前相殺されないが（他の方法と異なり）、ユーザが空間的に分離されている場合は確かに利得増大が得られることに注意されたい。図４９では、２人のユーザが送信アレイのブロードサイド方向からそれぞれ−３０°及び３０°に位置する時のＤＩＤＯのＮ×２システムのターゲットＢＥＲ＝１０−２に対して一定ＳＮＲ閾値をプロットしている。低いＡＳに対して、ＭＲＣ方式では、他の方式と比較して３ｄＢの利得が得られることが認められるが、その理由は、ユーザの空間チャネルは、分離が十分であると共に、ユーザ間干渉の影響が低いからである。ＤＩＤＯのＮｘ２にわたるＭＲＣの利得は、アレイ利得によるものであることに注意されたい。２０°よりも大きなＡＳに対しては、ＱＲ−ＡＳｅｌ方式は、他のものより性能が優れており、この方式により、選択なしのＢＤ２ｘ２と比較して１０ｄＢの利得が得られる。ＱＲ−ＡＳｅｌ及びＢＤ−ＥＳｅＩにより、ＡＳのあらゆる値に対して、同じ性能が得られる。   FIG. 49 compares the performance of different DIDO schemes with respect to the SNR threshold. The DIDO schemes considered are BD, ASel, BD with eigenmode selection (BD-ESeI) and maximum ratio coupling (MRC). Note that MRC does not pre-cancel the transmitter interference (unlike other methods), but it does provide gain gains if the users are spatially separated. In FIG. 49, a constant SNR threshold is plotted against the target BER = 10-2 of DIDO N × 2 system when two users are located at −30 ° and 30 ° respectively from the broadside direction of the transmit array. ing. It can be seen that for low AS, the MRC scheme provides a gain of 3 dB compared to other schemes because the user's spatial channel is well separated and the inter-user interference This is because the influence is low. Note that the gain of MRC over DIDO Nx2 is due to the array gain. For AS greater than 20 °, the QR-ASel scheme is superior in performance to others, and this scheme provides a gain of 10 dB compared to BD2x2 without selection. QR-ASel and BD-ESeI provide the same performance for all values of AS.

ＤＩＤＯシステムのための新しい適応送信技術を以上説明した。本方法は、一定のターゲット誤り率に対してスループットを改善するために、異なるユーザに対してＤＩＤＯ送信モードの間で動的に切り換えるものである。異次数ＤＩＤＯシステムの性能が異なる伝播条件で測定され、スループットの顕著な利得は、伝播条件の関数としてＤＩＤＯモード及びユーザ数を動的に選択することによって達成することができることが認められた。   A new adaptive transmission technique for DIDO systems has been described above. The method dynamically switches between DIDO transmission modes for different users in order to improve throughput for a constant target error rate. It has been observed that the performance of an all-order DIDO system was measured at different propagation conditions, and a significant gain in throughput can be achieved by dynamically selecting the DIDO mode and number of users as a function of propagation conditions.

ＩＩＩ．周波数及び位相オフセットの事前補正
ａ．背景
上述のように、無線通信システムは、搬送波を使用して情報を伝達する。これらの搬送波は、通常、送信すべき情報に応答して振幅変調及び／又は位相変調される正弦曲線である。正弦曲線の公称周波数は、搬送周波数として公知である。この波形を作成ために、送信機は、１つ又はそれよりも多くの正弦曲線を合成して、所定の搬送周波数で正弦曲線に乗る変調信号を作成するようにアップコンバートを提供する。これは、信号が搬送波上で又は複数のアップコンバート段階を通じて直接的に変調される直接的変換を通じて行うことができる。この波形を処理するために、受信機は、受信ＲＦ信号を復調して実質的に変調搬送波を相殺すべきである。これには、受信機が、１つ又はそれよりも多くの正弦波信号を合成して、ダウンコンバートとして知られる送信機での変調方式の逆を行うことが必要である。残念ながら、送信機及び受信機で生成される正弦波信号は、異なる基準発振器から導出される。完全な周波数基準を作り出す基準発振器はなく、実際には、常に真の周波数からの何らかの偏差がある。 III. Pre-correction of frequency and phase offset a. Background As described above, wireless communication systems communicate information using carrier waves. These carriers are typically sinusoids that are amplitude and / or phase modulated in response to the information to be transmitted. The nominal frequency of the sinusoid is known as the carrier frequency. To create this waveform, the transmitter provides up-conversion to synthesize one or more sinusoids to create a modulated signal that rides the sinusoids at a predetermined carrier frequency. This can be done through direct conversion where the signal is modulated directly on the carrier or through multiple up-conversion stages. In order to process this waveform, the receiver should demodulate the received RF signal to substantially cancel the modulated carrier. This requires that the receiver synthesize one or more sinusoidal signals and reverse the modulation scheme at the transmitter, known as downconversion. Unfortunately, the sinusoidal signals generated at the transmitter and receiver are derived from different reference oscillators. There is no reference oscillator that produces a perfect frequency reference, and in practice there is always some deviation from the true frequency.

無線通信システムにおいては、送信機及び受信機での基準発振器の出力の違いにより、受信機において、搬送周波数オフセット、又は単に周波数オフセットとして公知である現象が発生する。本質的に何らかの残留変調（送受信搬送波の違いに対応）が受信信号にあり、この残留変調は、ダウンコンバート後に発生する。それによって受信信号の歪みが発生し、したがって、ビット誤り率が高くなると共にスループットが低くなる。   In a wireless communication system, a phenomenon known as a carrier frequency offset or simply a frequency offset occurs at the receiver due to the difference in the output of the reference oscillator at the transmitter and the receiver. There is essentially some residual modulation (corresponding to the difference between transmitted and received carrier waves) in the received signal, and this residual modulation occurs after down-conversion. As a result, the received signal is distorted. Therefore, the bit error rate is increased and the throughput is decreased.

搬送周波数オフセットを処理する異なる方法がある。殆どの手法では、受信機で搬送周波数オフセットを推定し、次に、搬送周波数オフセット補正アルゴリズムを適用する。搬送周波数オフセット推定アルゴリズムは、オフセットＱＡＭ（Ｔ．Ｆｕｓｃｏ及びＭ．Ｔａｎｄａ共著「ＯＦＤＭ／ＯＱＡＭシステムのための不感周波数オフセット推定」、信号処理に関するＩＥＥＥ会報［音響、音声、及び信号処理に関するＩＥＥＥ会報も参照されたい］、第５５巻、１８２８〜１８３８頁、２００７年）、周期的性質（Ｅ．Ｓｅｒｐｅｄｉｎ、Ａ．Ｃｈｅｖｒｅｕｉｌ、Ｇ．Ｂ．Ｇｉａｎｎａｋｉｓ、及びＰ．Ｌｏｕｂａｔｏｎ共著「周期的な変調プリコーダを用いた不感チャネル及び搬送周波数オフセット推定」、信号処理に関するＩＥＥＥ会報［音響、音声、及び信号処理に関するＩＥＥＥ会報も参照されたい］、第４８巻、第８号、２３８９〜２４０５頁、２０００年８月）、又は直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）構造手法における循環プレフィックス（Ｊ．Ｊ．ｖａｎ ｄｅ Ｂｅｅｋ、Ｍ．Ｓａｎｄｅｌｌ、及びＰ．Ｏ．Ｂｏｒｊｅｓｓｏｎ共著「ＯＦＤＭシステムにおいて時間及び周波数オフセットのＭＬ推定」、信号処理に関するＩＥＥＥ会報［音響、音声、及び信号処理に関するＩＥＥＥ会報も参照されたい］、第４５巻、第７号、１８００〜１８０５頁、１９９７年７月、Ｕ．Ｔｕｒｅｌｉ、Ｈ．Ｌｉｕ、及びＭ．Ｄ．Ｚｏｌｔｏｗｓｋｉ共著「ＯＦＤＭ不感搬送波オフセット推定：ＥＳＰＲＩＴ」、通信に関するＩＥＥＥ会報、第４８巻、第９号、１４５９〜１４６１頁、２０００年９月、Ｍ．Ｌｕｉｓｅ、Ｍ．Ｍａｒｓｅｌｌｉ、及びＲ．Ｒｅｇｇｉａｎｎｉｎｉ共著「周波数選択性無線チャネル上のＯＦＤＭ信号のための低複雑性不感搬送周波数回復」、通信に関するＩＥＥＥ会報第５０巻、第７号、１１８２〜１１８８頁、２００２年７月）を用いて不感とすることができる。   There are different ways to handle the carrier frequency offset. In most approaches, the carrier frequency offset is estimated at the receiver and then a carrier frequency offset correction algorithm is applied. The carrier frequency offset estimation algorithm is offset QAM (T. Fusco and M. Tanda, "Insensitive frequency offset estimation for OFDM / OQAM system", IEEE newsletter on signal processing [see also IEEE newsletter on sound, speech, and signal processing. 55], 1828-1838, 2007), periodic properties (E. Serpedin, A. Chevreil, GB Giannakis, and P. Loubaton, "Insensitivity using a periodic modulation precoder." Channel and carrier frequency offset estimation ", IEEE newsletter on signal processing [see also IEEE newsletter on sound, speech, and signal processing], Vol. 48, No. 8, pp. 2389-2405, August 2000), or Orthogonal frequency division multiplexing (OFD) ) Cyclic prefixes in structural techniques (J.J. van de Beek, M. Sandell, and PO Borjesson, "ML estimation of time and frequency offset in OFDM systems", IEEE newsletter on signal processing [acoustics, speech, and See also IEEE Bulletin on Signal Processing], Vol. 45, No. 7, 1800-1805, July 1997, U. Tureli, H. Liu, and MD Zoltowski, “OFDM Insensitive Carrier Offset Estimation. : ESPRIT, IEEE Bulletin on Communication, Vol. 48, No. 9, pp. 1459-1461, September 2000, co-authored by M. Luise, M. Marselli, and R. Reggiannini “OFDM signals on frequency selective radio channels” Low complexity for Carrier frequency recovery ", IEEE Trans. Vol. 50 related to communication, No. 7, pp. 1182-1188, can be insensitive with July 2002).

代替的に、反復データシンボル（Ｐ．Ｈ．Ｍｏｏｓｅ著「直交周波数分割多重周波数オフセット補正方法」、通信に関するＩＥＥＥ会報第４２巻、第１０号、２９０８〜２９１４頁、１９９４年１０月）、２つの異なるシンボル（Ｔ．Ｍ．Ｓｃｈｍｉｄｌ及びＤ．Ｃ．Ｃｏｘ共著「ＯＦＤＭのための堅牢周波数及びタイミング同期」、通信に関するＩＥＥＥ会報第４５巻、第１２号、１６１３〜１６２１頁、１９９７年１２月）、又は定期的に挿入された既知のシンボルシーケンス（Ｍ．Ｌｕｉｓｅ、Ｍ．Ｍａｒｓｅｌｌｉ、及びＲ．Ｒｅｇｇｉａｎｎｉｎｉ共著「ＯＦＤＭシステムのための搬送周波数取得及び追跡」、通信に関するＩＥＥＥ会報第４４巻、第１１号、１５９０〜１５９８頁、１９９６年１１月）を含む特別なトレーニング信号を利用することができる。補正は、アナログ又はデジタルで行うことができる。受信機は、搬送周波数オフセット推定を使用して送信信号を事前補正し、オフセットを排除することができる。搬送周波数オフセット補正は、周波数オフセットに対する感度のために多搬送波及びＯＦＤＭシステムに対して広範囲に考慮されている（Ｊ．Ｊ．ｖａｎ ｄｅ Ｂｅｅｋ、Ｍ．Ｓａｎｄｅｌｌ、及びＰ．Ｏ．Ｂｏｒｊｅｓｓｏｎ共著「ＯＦＤＭシステムにおいて時間及び周波数オフセットのＭＬ推定」、信号処理に関するＩＥＥＥ会報［音響、音声、及び信号処理に関するＩＥＥＥ会報も参照されたい］、第４５巻、第７号、１８００〜１８０５頁、１９９７年７月、Ｕ．Ｔｕｒｅｌｉ、Ｈ．Ｌｉｕ、及びＭ．Ｄ．Ｚｏｌｔｏｗｓｋｉ共著「ＯＦＤＭ不感搬送波オフセット推定：ＥＳＰＲＩＴ」、通信に関するＩＥＥＥ会報第４８巻、第９号、１４５９〜１４６１頁、２０００年９月、Ｔ．Ｍ．Ｓｃｈｍｉｄｌ及びＤ．Ｃ．Ｃｏｘ共著「ＯＦＤＭのための堅牢周波数及びタイミング同期」、通信に関するＩＥＥＥ会報第４５巻、第１２号、１６１３〜１６２１頁、１９９７年１２月、Ｍ．Ｌｕｉｓｅ、Ｍ．Ｍａｒｓｅｌｌｉ、及びＲ．Ｒｅｇｇｉａｎｎｉｎｉ共著「周波数選択性無線チャネル上のＯＦＤＭ信号のための低複雑性不感搬送周波数回復」、通信に関するＩＥＥＥ会報第５０巻、第７号、１１８２〜１１８８頁、２００２年７月）。   Alternatively, iterative data symbols (P. H. Moose, “Orthogonal Frequency Division Multiplexing Frequency Offset Correction Method”, IEEE Bulletin Volume 42, No. 10, pages 2908-2914, October 1994) Different symbols (co-authored by TM Schmidl and DC Cox, “Robust Frequency and Timing Synchronization for OFDM”, IEEE Bulletin Volume 45, No. 12, pages 1613-1621 on communication, December 1997) Or known symbol sequences inserted periodically (M. Luise, M. Marselli, and R. Reggiannini, "Carrier Frequency Acquisition and Tracking for OFDM Systems", IEEE Bulletin Volume 44, No. 11 on Communication, Special training, including pages 1590 to 1598, November 1996) It is possible to use the issue. Correction can be done in analog or digital form. The receiver can use carrier frequency offset estimation to precorrect the transmitted signal and eliminate the offset. Carrier frequency offset correction is considered extensively for multi-carrier and OFDM systems due to sensitivity to frequency offset (J.J. van de Beek, M. Sandell, and PO Borjesson, "OFDM systems"). ML estimation of time and frequency offsets ", IEEE bulletin on signal processing [see also IEEE bulletin on sound, speech, and signal processing], Vol. 45, No. 7, pages 1800-1805, July 1997, U. Tureli, H. Liu, and MD Zoltowski, “OFDM-insensitive carrier offset estimation: ESPRIT”, IEEE Bulletin Volume 48, No. 9, pp. 1459-1461, September 2000, TM, T.M. Schmidl and DC Cox, “OF Robust Frequency and Timing Synchronization for DM ", IEEE Bulletin Volume 45, No. 12, pp. 1613-1621, December 1997, M. Luise, M. Marselli, and R. Reggiannini," Frequency Selectivity " Low Complexity Insensitive Carrier Frequency Recovery for OFDM Signals over Wireless Channels ", IEEE Bulletin Volume 50, No. 7, pages 1182-1188, July 2002 on Communications).

周波数オフセット推定及び補正は、多重アンテナ通信システム又はより一般的にはＭＩＭＯ（多重入力多重出力）システムに対しては重要な問題である。送信アンテナが１つの周波数基準に固定され、受信機が別の周波数基準に固定されるＭＩＭＯシステムにおいては、単一のオフセットが送信機と受信機の間にある。トレーニング信号（Ｋ．Ｌｅｅ及びＪ．Ｃｈｕｎ共著「直交トレーニングシーケンスを用いたＭＩＭＯ及びＯＦＤＭシステムのための周波数オフセット推定」、「Ｖｅｈ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．」に関するＩＥＥＥ会報、第５６巻、第１号、１４６〜１５６頁、２００７年１月、Ｍ．Ｇｈｏｇｈｏ及びＡ．Ｓｗａｍｉ共著「ＭＩＭＯシステム内多経路チャネル及び周波数オフセット推定のためのトレーニング設計」、信号処理に関するＩＥＥＥ会報［音響、音声、及び信号処理に関するＩＥＥＥ会報も参照されたい］、第５４巻、第１０号、３９５７〜３９６５頁、２００５年１０月）、及び通信における適応追跡（Ｃ．Ｏｂｅｒｌｉ及びＢ．Ｄａｎｅｓｈｒａｄ共著「ＭＩＭＯＯＦＤＭのための最大尤度追跡アルゴリズム」、２００４年ＩＥＥＥ国際会議、第４巻、２００４年６月４日〜２４日、２４６８〜２４７２頁）を使用して、いくつかのアルゴリズムがこの問題に対処するために提案されている。送信アンテナは同じ周波数基準に固定されないが、受信アンテナがまとめて固定されるＭＩＭＯシステム内では、より厳しい問題が発生する。これは、空間分割多重アクセス（ＳＤＭＡ）システムのアップリンク内で事実上起こるものであり、ＳＤＭＡは、異なるユーザが異なる送信アンテナに対応するＭＩＭＯシステムと見ることができる。この場合、周波数オフセットの補正は、遥かに複雑になっている。具体的には、周波数オフセットにより、異なる送信されたＭＩＭＯストリーム間に干渉が発生する。この干渉は、複雑な共同推定及び等化アルゴリズム（Ａ．Ｋａｎｎａｎ、Ｔ．Ｐ．Ｋｒａｕｓｓ、及びＭ．Ｄ．Ｚｏｌｔｏｗｓｋｉ共著「不完全タイミング及び搬送波同期下での同一チャネル信号の分離」、「Ｖｅｈ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．」に関するＩＥＥＥ会報、第５０巻、第１号、７９〜９６頁、２００１年１月）、及び等化後の周波数オフセット推定（Ｔ．Ｔａｎｇ及びＲ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ共著「ＭＩＭＯ−ＯＦＤＭシステム［移動無線］のための共同周波数オフセット推定及び干渉相殺」、２００４年、ＶＴＣ２００４年秋、２００４年ＩＥＥＥ６０回車両技術会議、第３巻、１５５３〜１５５７頁、２００４年９月２６〜２９日、Ｘ．Ｄａｉ著「連続的なパイロットを使用したＯＦＤＭ／ＳＤＭＡシステムのための搬送周波数オフセット推定」、通信に関するＩＥＥＥ講演論文集、第１５２巻、６２４〜６３２頁、２００５年１０月７日）を使用して補正することができる。ある研究では、残留位相オフセット及び追跡誤差の連の問題を処理しており、残留位相オフセットが推定され、周波数オフセット推定後に補正されるが、この研究で考慮しているのは、ＳＤＭＡ−ＯＦＤＭＡシステムのアップリンク（Ｌ．Ｈａｒｉｎｇ、Ｓ．Ｂｉｅｄｅｒ、及びＡ．Ｃｚｙｌｗｉｋ共著「マルチユーザＯＦＤＭシステムにおいて残留搬送波及びサンプリング周波数同期」、２００６年ＶＴＣ、２００６年春、ＩＥＥＥ第６３回車両技術会議、第４巻、１９３７〜１９４１頁、２００６年）のみである。ＭＩＭＯシステムにおいて最も厳しい事例は、全ての送受信アンテナが異なる周波数基準を有する時に発生する。この主題に対する唯一の利用可能な研究は、平坦フェーディングチャネルにおける推定誤差の漸近的解析を取り扱っているだけである（Ｏ．Ｂｅｓｓｏｎ及びＰ．Ｓｔｏｉｃａ共著「周波数オフセットを備えたＭＩＭＯ平坦フェーディングチャネルのパラメータ推定に関して」、信号処理に関するＩＥＥＥ会報［音響、音声、及び信号処理に関するＩＥＥＥ会報も参照されたい］、第５１巻、第３号、６０２〜６１３頁、２００３年３月）。   Frequency offset estimation and correction is an important issue for multi-antenna communication systems or more generally MIMO (Multiple Input Multiple Output) systems. In a MIMO system where the transmit antenna is fixed to one frequency reference and the receiver is fixed to another frequency reference, there is a single offset between the transmitter and the receiver. Training Signals (K. Lee and J. Chun, “Frequency Offset Estimation for MIMO and OFDM Systems Using Orthogonal Training Sequences”, IEEE Bulletin on “Veh. Technol.”, Vol. 56, No. 1, 146- 156, January 2007, co-authored by M. Ghoghho and A. Swami, "Training Design for Multipath Channel and Frequency Offset Estimation in MIMO Systems", IEEE Bulletin on Signal Processing [IEEE Bulletin on Sound, Speech, and Signal Processing] See also], Vol. 54, No. 10, pages 3957-3965, October 2005), and adaptive tracking in communications (C. Oberli and B. Daneshrad, “Maximum Likelihood Tracking Algorithm for MIMO OFDM”). , 2004 IEEE International Conference, Vol. 4, June 4 to 24, 2004, using the pages 2468-2472), some of the algorithms have been proposed in order to deal with this problem. The transmit antennas are not fixed to the same frequency reference, but a more severe problem occurs in a MIMO system where the receive antennas are fixed together. This occurs in nature within the uplink of a space division multiple access (SDMA) system, which can be viewed as a MIMO system where different users correspond to different transmit antennas. In this case, the correction of the frequency offset is much more complicated. Specifically, interference occurs between different transmitted MIMO streams due to frequency offset. This interference is a complex joint estimation and equalization algorithm (A. Kannan, TP Krauss, and MD Zoltowski, “Separation of co-channel signals under imperfect timing and carrier synchronization”, “Veh. IEEE Vol. 50, No. 1, pages 79-96, January 2001), and frequency offset estimation after equalization (T. Tang and RW Heath, "MIMO-OFDM system"). Joint Frequency Offset Estimation and Interference Cancellation for [Mobile Radio], 2004, VTC Fall 2004, IEEE IEEE 60th Vehicle Technology Conference, Volume 3, pages 1553-1557, September 26-29, 2004, X. Dai, “Carrier frequency offset for OFDM / SDMA systems using continuous pilots. Theft estimation ", IEEE Proceedings relating to communication, Vol. 152, pp. 624-632, can be corrected by using the October 7, 2005). One study deals with the series of residual phase offset and tracking error, and the residual phase offset is estimated and corrected after frequency offset estimation, but this study considers the SDMA-OFDMA system Uplink (L. Haring, S. Bieder, and A. Czylwik, "Residual carrier and sampling frequency synchronization in multi-user OFDM system", 2006 VTC, Spring 2006, IEEE 63rd Vehicle Technology Conference, Volume 4, 1937-1941, 2006). The most severe case in a MIMO system occurs when all transmit and receive antennas have different frequency references. The only available work on this subject is only dealing with asymptotic analysis of estimation errors in flat fading channels (O. Besson and P. Stoica, “The MIMO flat fading channel with frequency offset”). Regarding parameter estimation ", IEEE newsletter on signal processing [see also IEEE newsletter on sound, speech, and signal processing], Vol. 51, No. 3, pages 602 to 613, March 2003).

顕著な調査が行われていない事例が、ＭＩＭＯシステムの異なる送信アンテナの周波数基準が同じではなく受信アンテナが独立して信号を処理する時に発生する。これは、分散入力分散出力（ＤＩＤＯ）通信システムとして公知であるもの（文献ではＭＩＭＯ放送チャネルとも呼ばれる）において起こる。ＤＩＤＯシステムは、従来のＳＩＳＯシステムと同じ無線リソース（すなわち、同じスロット持続時間及び周波数帯域）を利用しながら、ダウンリンクスループットを改善するために複数ユーザに並列データストリーム（プリコーディングを通じて）を送信する分散アンテナを有する１つのアクセスポイントから成る。ＤＩＤＯシステムの詳細説明は、２００４年７月のＳ．Ｇ．Ｐｅｒｌｍａｎ及びＴ．Ｃｏｔｔｅｒによる「分散入力分散出力無線通信システム及び方法」という名称の米国特許出願第２００６００２３８０３号に示されている。ＤＩＤＯプリコーダを実施する多くの方法がある。１つの解決法は、例えば、Ｑ．Ｈ．Ｓｐｅｎｃｅｒ、Ａ．Ｌ．Ｓｗｉｎｄｌｅｈｕｒｓｔ、及びＭ．Ｈａａｒｄｔ共著「マルチユーザＭＩＭＯチャネルにおけるダウンリンク空間多重化のゼロ強制方法」、信号処理に関するＩＥＥＥ会報、第５２巻、４６１〜４７１頁、２００４年２月、Ｋ．Ｋ．Ｗｏｎｇ、Ｒ．Ｄ．Ｍｕｒｃｈ、及びＫ．Ｂ．Ｌｅｔａｉｅｆ共著「マルチユーザＭＩＭＯアンテナシステムのための共同チャネル対角化」、無線通信に関するＩＥＥＥ会報、第２巻、７７３〜７８６頁、２００３年７月、Ｌ．Ｕ．Ｃｈｏｉ及びＲ．Ｄ．Ｍｕｒｃｈ共著「分解手法を使用したマルチユーザＭＩＭＯシステムのための送信前処理法」、無線通信に関するＩＥＥＥ会報、第３巻、２０〜２４頁、２００４年１月、Ｚ．Ｓｈｅｎ、Ｊ．Ｇ．Ａｎｄｒｅｗｓ、Ｒ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ、及びＢ．Ｌ．Ｅｖａｎｓ共著「ブロック対角化が行われるマルチユーザＭＩＭＯシステムのための低複雑性ユーザ選択アルゴリズム」、信号処理に関するＩＥＥＥ会報、２００５年９月の公開に向けて受諾、Ｚ．Ｓｈｅｎ、Ｒ．Ｃｈｅｎ、Ｊ．Ｇ．Ａｎｄｒｅｗｓ、Ｒ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ、及びＢ．Ｌ．Ｅｖａｎｓ共著「ブロック対角化を備えたマルチユーザＭＩＭＯ放送チャネルの合計機能」、２００５年１０月に無線通信に関するＩＥＥＥ会報に提出、Ｒ．Ｃｈｅｎ、Ｒ．Ｗ．Ｈｅａｔｈ、及びＪ．Ｇ．Ａｎｄｒｅｗｓ共著「線形受信機を有する単体プリコーディングマルチユーザ空間多重化システムの送信選択ダイバーシチ」、２００５年に信号処理に関するＩＥＥＥ会報に対して受諾されたものに説明されているブロック対角化（ＢＤ）である。   A case where no significant investigation has been made occurs when the frequency reference of different transmit antennas in a MIMO system is not the same and the receive antennas process the signals independently. This occurs in what is known as a distributed input distributed output (DIDO) communication system (also referred to in the literature as a MIMO broadcast channel). The DIDO system transmits parallel data streams (through precoding) to multiple users to improve downlink throughput while utilizing the same radio resources (ie, the same slot duration and frequency band) as a conventional SISO system. It consists of one access point with distributed antennas. A detailed description of the DIDO system is given in S.D. G. Perlman and T.W. U.S. Patent Application 20060023803 entitled "Distributed Input Distributed Output Wireless Communication System and Method" by Cotter. There are many ways to implement a DIDO precoder. One solution is e.g. H. Spencer, A.M. L. Swindlehurst, and M.M. Haardt, “Zero Forcing Method for Downlink Spatial Multiplexing in Multiuser MIMO Channel”, IEEE Bulletin on Signal Processing, Vol. 52, pp. 461-471, February 2004, K. K. Wong, R.A. D. Murch, and K.M. B. Letief, co-authored “Collaborative Channel Diagonalization for Multi-User MIMO Antenna System”, IEEE Bulletin on Wireless Communications, Vol. 2, pp. 773-786, July 2003, L. U. Choi and R.A. D. M. Murch, “Transmission Preprocessing Method for Multi-User MIMO System Using Decomposition”, IEEE Bulletin on Wireless Communication, Vol. 3, pages 20-24, January 2004, Z. Shen, J. et al. G. Andrews, R.D. W. Heath, and B.H. L. Evans, “Low Complexity User Selection Algorithm for Multi-User MIMO Systems with Block Diagonalization”, IEEE Bulletin on Signal Processing, accepted for publication in September 2005, Z. Shen, R.A. Chen, J. et al. G. Andrews, R.D. W. Heath, and B.H. L. Co-authored by Evans, “Total Function of Multi-User MIMO Broadcast Channels with Block Diagonalization”, submitted to the IEEE bulletin on wireless communication in October 2005; Chen, R.A. W. Heath and J.H. G. Block diagonalization (BD) described in Andrews co-authored "Transmission Selection Diversity in a Single Precoding Multiuser Spatial Multiplexing System with Linear Receiver", Accepted in 2005 for the IEEE Bulletin on Signal Processing It is.

ＤＩＤＯシステムにおいては、送信プリコーディングは、異なるユーザに対して意図されたデータストリームを分離するのに使用される。搬送周波数オフセットにより、送信アンテナ無線周波数チェーンが同じ周波数基準を共有しない時にシステム実行に関連するいくつかの問題が発生する。これが発生した時、各アンテナは、事実上、若干異なる搬送周波数で送信する。それによってＤＩＤＯプリコーダの整合性を破壊され、したがって、各ユーザは、特別な干渉を受ける。この問題のいくつかの解決法を以下で提案する。解決法の一実施形態では、ＤＩＤＯ送信アンテナは、有線ネットワーク、光ネットワーク、又は無線ネットワーク上で周波数基準を共有する。解決法の別の実施形態では、１人又はそれよりも多くのユーザは、周波数オフセット差（アンテナ対間のオフセットの相対的な差）を推定して送信機にこの情報を送る。送信機は、次に、周波数オフセットを事前補正して、ＤＩＤＯのためにトレーニング及びプリコーダ推定位相を続行する。この実施形態に関しては、フィードバックチャネル内に遅延がある時に問題がある。その理由は、その後のチャネル推定において、説明されていない補正方法により発生する残留位相誤差がある場合があるということである。この問題を解決するために、１つの付加的な実施形態では、遅延を推定することによってこの問題を是正することができる新しい周波数オフセット及び位相推定器を使用する。シミュレーション及びＤＩＤＯ−ＯＦＤＭプロトタイプで行った実際的な測定値に基づいて結果を示す。   In DIDO systems, transmission precoding is used to separate data streams intended for different users. The carrier frequency offset causes several problems associated with system implementation when transmit antenna radio frequency chains do not share the same frequency reference. When this happens, each antenna effectively transmits at a slightly different carrier frequency. This destroys the integrity of the DIDO precoder, so each user is subject to special interference. Several solutions to this problem are proposed below. In one embodiment of the solution, the DIDO transmit antenna shares a frequency reference on a wired network, an optical network, or a wireless network. In another embodiment of the solution, one or more users estimate the frequency offset difference (the relative difference in offset between the antenna pair) and send this information to the transmitter. The transmitter then precorrects the frequency offset and continues training and precoder estimation phase for DIDO. With this embodiment, there is a problem when there is a delay in the feedback channel. The reason is that there may be residual phase errors in subsequent channel estimation that are caused by unexplained correction methods. To solve this problem, one additional embodiment uses a new frequency offset and phase estimator that can correct this problem by estimating the delay. Results are shown based on simulations and practical measurements made with the DIDO-OFDM prototype.

本明細書で提案する周波数オフセット及び位相オフセット補正方法は、受信機でのノイズによる推定誤差の影響を受けやすい場合がある。したがって、１つの付加的な実施形態では、低ＳＮＲ状態下でも堅牢である時間及び周波数オフセット推定方法を提案する。   The frequency offset and phase offset correction methods proposed in this specification may be susceptible to estimation errors due to noise at the receiver. Accordingly, one additional embodiment proposes a time and frequency offset estimation method that is robust even under low SNR conditions.

時間及び周波数オフセット推定を行う異なる手法が存在する。同期誤差の影響を受けやすいために、これらの手法の多くは、特にＯＦＤＭ波形に対して提案されたものである。   There are different approaches for performing time and frequency offset estimation. Many of these approaches have been proposed specifically for OFDM waveforms because of their sensitivity to synchronization errors.

そのアルゴリズムは、典型的にＯＦＤＭ波形の構造を利用せず、したがって、単一の搬送波波形及び多搬送波波形の両方に十分に一般的である。以下で説明するアルゴリズムは、公知の基準シンボル、例えば、トレーニングデータを使用して同期を助ける部類の技術の１つである。これらの方法の殆どは、Ｍｏｏｓｅの周波数オフセット推定器の拡張（Ｐ．Ｈ．Ｍｏｏｓｅ著「直交周波数分割多重周波数オフセット補正方法」、通信に関するＩＥＥＥ会報第４２巻、第１０号、２９０８〜２９１４頁、１９９４年１０月を参照されたい）である。Ｍｏｏｓｅは、２つの反復トレーニング信号を使用することを提案し、両方の受信信号間で位相差を使用して周波数オフセットを導出した。Ｍｏｏｓｅの方法で補正することができるのは、分別周波数オフセットだけである。Ｍｏｏｓｅ方法の拡張は、Ｓｃｈｍｉｄｌ及びＣｏｘにより提案されている（Ｔ．Ｍ．Ｓｃｈｍｉｄｌ及びＤ．Ｃ．Ｃｏｘ共著「ＯＦＤＭのための堅牢周波数及びタイミング同期」、通信に関するＩＥＥＥ会報第４５巻、第１２号、１６１３〜１６２１頁、１９９７年１２月）。彼らの重要な革新点は、付加的な差分符号化トレーニングシンボルと共に、１つの周期的なＯＦＤＭシンボルを使用することであった。第２のシンボル内の差分符号化により、整数オフセット補正が可能である。Ｃｏｕｌｓｏｎは、Ｔ．Ｍ．Ｓｃｈｍｉｄｌ及びＤ．Ｃ．Ｃｏｘ共著「ＯＦＤＭのための堅牢周波数及びタイミング同期」、通信に関するＩＥＥＥ会報第４５巻、第１２号、１６１３〜１６２１頁、１９９７年１２月に説明されているような同様の構成を考慮し、Ａ．Ｊ．Ｃｏｕｌｓｏｎ著「パイロットシンボルを用いたＯＦＤＭの最大尤度同期：解析」、通信の選択分野に関するＩＥＥＥ雑誌、第１９巻、第１２号、２４９５〜２５０３頁、２００１年１２月、Ａ．Ｊ．Ｃｏｕｌｓｏｎ著「パイロットシンボルを用いたＯＦＤＭの最大尤度同期：アルゴリズム」、通信の選択分野に関するＩＥＥＥ雑誌、第１９巻、第１２号、２４８６〜２４９４頁、２００１年１２月に説明されているようなアルゴリズム及び解析を詳細に説明した。１つの大きな違いは、Ｃｏｕｌｓｏｎが良好な相関性能が得られるように反復最大長シーケンスを用いたという点であり、また、時間領域及び周波数領域内の一定のエンベロープ特性の理由でチャープ信号を使用することを示唆している。Ｃｏｕｌｓｏｎは、いくつかの実際的な細部を考慮しているが整数推定を含めていない。複数の反復トレーニング信号は、Ｈ．Ｍｉｎｎ、Ｖ．Ｋ．Ｂｈａｒｇａｖａ、及びＫ．Ｂ、Ｌｅｔａｉｅｆ共著「ＯＦＤＭシステムの堅牢なタイミング及び周波数同期」、無線通信に関するＩＥＥＥ会報、第２巻、第４号、８２２〜８３９頁、２００３年７月においてＭｉｎｎ他により考慮されたが、トレーニングの構造は、最適化されなかった。Ｓｈｉ及びＳｅｒｐｅｄｉｎは、トレーニング構造がフレーム同期の観点から何らかの最適性を有することを示している（Ｋ．Ｓｈｉ及びＥ．Ｓｅｒｐｅｄｉｎ共著「ＯＦＤＭシステムの粗フレーム及び搬送波同期：新しい測定基準及び比較」、無線通信に関するＩＥＥＥ会報、第３巻、第４号、１２７１〜１２８４頁、２００４年７月）。本発明の一実施形態では、Ｓｈｉ及びＳｅｒｐｅｄｉｎの手法を用いてフレーム同期及び分別周波数オフセット推定を提供する。   The algorithm typically does not utilize the structure of the OFDM waveform and is therefore sufficiently general for both single carrier waveforms and multi-carrier waveforms. The algorithm described below is one of a class of techniques that aids synchronization using known reference symbols, eg, training data. Most of these methods are an extension of Moose's frequency offset estimator (PH Moose, “Orthogonal Frequency Division Multiple Frequency Offset Correction Method”, IEEE Bulletin 42, No. 10, pages 2908-2914 on communication, (See October 1994). Moose proposed using two iterative training signals and derived the frequency offset using the phase difference between both received signals. Only the fractional frequency offset can be corrected by the Moose method. An extension of the Moose method has been proposed by Schmidl and Cox (co-authored by TM Schmidl and DC Cox, “Robust Frequency and Timing Synchronization for OFDM”, IEEE Bulletin Volume 45, No. 12 on Communication). 1613-1621, December 1997). Their important innovation was to use one periodic OFDM symbol with an additional differentially encoded training symbol. Integer offset correction is possible by differential encoding in the second symbol. Coulson, T.W. M.M. Schmidl and D.C. C. Cox co-authored “Robust Frequency and Timing Synchronization for OFDM”, IEEE Communications Bulletin Volume 45, No. 12, pp. 1613-1621 on Communication, December 1997, considering a similar configuration, . J. et al. Coulson, “Maximum Likelihood Synchronization of OFDM Using Pilot Symbols: Analysis”, IEEE Magazine on the field of communication selection, Vol. 19, No. 12, pages 2495-2503, December 2001, A.C. J. et al. Coulson's "Maximum Likelihood Synchronization of OFDM Using Pilot Symbols: Algorithm", as described in the IEEE magazine on communication selection, Vol. 19, No. 12, pp. 2486-2494, December 2001 The algorithm and analysis are described in detail. One major difference is that Coulson used a repetitive maximum length sequence to obtain good correlation performance, and also uses a chirp signal because of certain envelope characteristics in the time and frequency domains. Suggests that. Coulson considers some practical details but does not include integer estimation. The plurality of repetitive training signals are H.264. Minn, V.M. K. Bhargava, and K.K. B, Leteief, “Robust Timing and Frequency Synchronization of OFDM System”, IEEE Bulletin on Wireless Communications, Vol. 2, No. 4, pp. 822-839, considered by Minn et al. In July 2003. The structure was not optimized. Shi and Serpedin show that the training structure has some optimality in terms of frame synchronization (co-authored by K. Shi and E. Serpedin “Coarse frame and carrier synchronization of OFDM systems: new metrics and comparisons”, wireless IEEE Bulletin on Communication, Vol. 3, No. 4, 1271-1284, July 2004). In one embodiment of the present invention, Shi and Serpedin techniques are used to provide frame synchronization and fractional frequency offset estimation.

文献にある多くの手法は、フレーム同期及び分別周波数オフセット推定が中心である。整数オフセット補正は、Ｔ．Ｍ．Ｓｃｈｍｉｄｌ及びＤ．Ｃ．Ｃｏｘ共著「ＯＦＤＭのための堅牢周波数及びタイミング同期」、通信に関するＩＥＥＥ会報第４５巻、第１２号、１６１３〜１６２１頁、１９９７年１２月の場合のように、付加的なトレーニングシンボルを使用して解決される。例えば、Ｍｏｒｒｅｌｌｉ他は、Ｍ．Ｍｏｒｅｌｌｉ、Ａ．Ｎ．Ｄ．Ａｎｄｒｅａ、及びＵ．Ｍｅｎｇａｌｉ共著「ＯＦＤＭシステムにおける周波数のあいまいさの解決」、ＩＥＥＥ通信レター、第４巻、第４号、１３４〜１３６、２０００年４月において、Ｔ．Ｍ．Ｓｃｈｍｉｄｌ及びＤ．Ｃ．Ｃｏｘ共著「ＯＦＤＭのための堅牢周波数及びタイミング同期」、通信に関するＩＥＥＥ会報、第４５巻、第１２号、１６１３〜１６２１頁、１９９７年１２月の改良型バージョンを導出した。異なるプリアンブル構造を用いた代替手法は、Ｍｏｒｅｌｌｉ及びＭｅｎｇａｌｉにより提案されている（Ｍ．Ｍｏｒｅｌｌｉ及びＵ．Ｍｅｎｇａｌｉ共著「ＯＦＤＭ用途のための改良型周波数オフセット推定器」、ＩＥＥＥ通信レター、第３巻、第３号、７５〜７７、１９９９年３月）。この手法では、Ｍ個の繰り返される同一トレーニングシンボル間の相関を使用して分別周波数オフセット推定器の範囲をＭ倍する。これは、最良線形非バイアス推定器であり、大きなオフセット（適切な設計で）を容認するものであるが、良好なタイミング同期を行うものではない。   Many techniques in the literature center around frame synchronization and fractional frequency offset estimation. Integer offset correction is described in T.W. M.M. Schmidl and D.C. C. Cox co-authored “Robust Frequency and Timing Synchronization for OFDM”, IEEE Bulletin Volume 45, No. 12, pages 1613-1621 on communication, using additional training symbols as in December 1997 Solved. For example, Morrelli et al. Morelli, A.M. N. D. Andrew and U. Mengali, “Resolution of Frequency Ambiguity in OFDM System”, IEEE Communication Letter, Vol. 4, No. 4, 134-136, April 2000, T. M.M. Schmidl and D.C. C. Cox co-authored “Robust Frequency and Timing Synchronization for OFDM”, IEEE Bulletin on Communication, Vol. 45, No. 12, pp. 1613-1621, December 1997, derived an improved version. An alternative approach using a different preamble structure has been proposed by Morelli and Mengali (co-authored by M. Morelli and U. Mengali, “Improved Frequency Offset Estimator for OFDM Applications”, IEEE Communications Letter, Volume 3, Vol. No. 3, 75-77, March 1999). In this approach, the range of the fractional frequency offset estimator is multiplied by M using the correlation between M repeated identical training symbols. This is the best linear unbiased estimator and accepts large offsets (with proper design), but does not provide good timing synchronization.

システムの説明
本発明の一実施形態は、チャネル状態情報に基づくプリコーディングを用いてＤＩＤＯシステムにおいて周波数オフセット及び位相オフセットを相殺する。この実施形態の説明に対しては、図１１及び以前の関連の説明を参照されたい。 System Description One embodiment of the present invention cancels frequency and phase offsets in a DIDO system using precoding based on channel state information. Refer to FIG. 11 and the previous related description for a description of this embodiment.

本発明の一実施形態では、各ユーザは、周波数オフセット推定器／補正器を装備した受信機を使用する。図４５に示すように、本発明の一実施形態では、受信機を含むシステムは、複数のＲＦ送信機ユニット４５０８、対応する複数のＡ／Ｄユニット４５１０、周波数オフセット推定器／補正器４５１２を装備した受信機、及びＤＩＤＯフィードバック発生器ユニット４５０６を含む。   In one embodiment of the invention, each user uses a receiver equipped with a frequency offset estimator / corrector. As shown in FIG. 45, in one embodiment of the present invention, a system including a receiver comprises a plurality of RF transmitter units 4508, a corresponding plurality of A / D units 4510, and a frequency offset estimator / corrector 4512. Receiver and a DIDO feedback generator unit 4506.

ＲＦユニット４５０８は、ＤＩＤＯ送信機ユニットから送信された信号を受信し、ベースバンドに信号をダウンコンバートしてＡ／Ｄユニット４５１０にダウンコンバートされた信号を供給する。Ａ／Ｄユニット４５１０は、次に、アナログからデジタルに信号を変換して周波数オフセット推定器／補正器ユニット４５１２に送る。周波数オフセット推定器／補正器ユニット４５１２は、本明細書で説明するように周波数オフセットを推定及び補正し、次に、ＯＦＤＭユニット４５１３に補正信号を送る。ＯＦＤＭユニット４５１３は、循環プレフィックスを除去し、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を操作して周波数領域に信号を伝える。トレーニング期間中に、ＯＦＤＭユニット４５１３は、周波数領域内でチャネル推定値を計算するチャネル推定器４５０４に出力を送る。代替的に、チャネル推定値は、時間領域において計算することができる。データ期間中に、ＯＦＤＭユニット４５１３は、データ２０１４を得るために信号を復調／復号する受信機ユニット２００２に出力を送る。チャネル推定器４５０４は、図に示すように、チャネル推定値を量子化してフィードバック制御チャネルを通じて送信機に送ることができるＤＩＤＯフィードバック発生器ユニット４５０６にチャネル推定値を送る。   The RF unit 4508 receives the signal transmitted from the DIDO transmitter unit, down-converts the signal to baseband, and supplies the down-converted signal to the A / D unit 4510. The A / D unit 4510 then converts the signal from analog to digital and sends it to the frequency offset estimator / corrector unit 4512. The frequency offset estimator / corrector unit 4512 estimates and corrects the frequency offset as described herein and then sends a correction signal to the OFDM unit 4513. The OFDM unit 4513 removes the cyclic prefix and operates a fast Fourier transform (FFT) to transmit the signal to the frequency domain. During the training period, OFDM unit 4513 sends an output to channel estimator 4504 that calculates channel estimates in the frequency domain. Alternatively, the channel estimate can be calculated in the time domain. During the data period, OFDM unit 4513 sends output to receiver unit 2002 which demodulates / decodes the signal 2014 to obtain data 2014. Channel estimator 4504 sends the channel estimate to a DIDO feedback generator unit 4506, which can quantize the channel estimate and send it to the transmitter over the feedback control channel, as shown.

ＤＩＤＯ２ｘ２シナリオのためのアルゴリズムの一実施形態の説明
ＤＩＤＯシステムにおいて周波数／位相オフセット補正のためのアルゴリズムの実施形態に対して以下で説明する。ＤＩＤＯシステムモデルは、周波数／位相オフセットの有無によって最初に説明する。簡潔さを期すために、ＤＩＤＯ２ｘ２システムの特定的な実施例を示している。しかし、本発明の根本的な原理は、より高次数のＤＩＤＯシステム上で実施することができる。 Description of One Embodiment of Algorithm for DIDO 2x2 Scenario An embodiment of an algorithm for frequency / phase offset correction in a DIDO system is described below. The DIDO system model is first described by the presence or absence of a frequency / phase offset. For the sake of brevity, a specific example of a DIDO 2x2 system is shown. However, the underlying principles of the present invention can be implemented on higher order DIDO systems.

周波数及び位相オフセットなしのＤＩＤＯシステムモデル
ＤＩＤＯ２ｘ２の受信信号は、以下のように第１のユーザに対して書くことができる。 The received signal of the DIDO system model DIDO2x2 without frequency and phase offset can be written for the first user as follows.

第２のユーザに対しては、以下のようである。   For the second user:

ここで、ｔは、離散時間指数であり、ｈmn及びｗmnは、それぞれ、第ｍ番目のユーザと第ｎ番目の送信アンテナ間のチャネル重み及びＤＩＤＯプリコーディング重みであり、ｘmは、ユーザｍへの送信信号である。ｈmn及びｗmnは、ｔの関数ではなく、その理由は、チャネルがトレーニングとデータ送信の間の期間にわたって一定であると仮定するからであることに注意されたい。 Where t is a discrete time index, h mn and w mn are the channel weight and DIDO precoding weight between the mth user and the nth transmit antenna, respectively, and x m is the user This is a transmission signal to m. Note that h mn and w mn are not a function of t because it assumes that the channel is constant over the period between training and data transmission.

周波数オフセット及び位相オフセットがある場合に、受信信号は、以下のように表される。   When there is a frequency offset and a phase offset, the received signal is expressed as follows.

及び as well as

ここで、Ｔsは、シンボル周期であり、ωTn＝第ｎ番目の送信アンテナに対する２ΠｆTn、ωUm＝第ｍ番目の送信シンボルの２ΠｆUm、ｆTn及びｆUmは、それぞれ、第ｎ番目の送信アンテナの実際の搬送周波数（オフセットの影響を受ける）及び第ｍ番目のユーザである。値ｔmnは、チャネルｈmnにわたる位相オフセットを引き起こすランダム遅延を示している。図４６は、ＤＩＤＯ２ｘ２システムモデルを示している。 Here, T s is a symbol period, and ω Tn = 2Πf Tn for the nth transmission antenna, ω Um = 2Πf Um , f Tn and f Um of the mth transmission symbol are nth The actual carrier frequency of the transmitting antennas (subject to the offset) and the mth user. The value t mn indicates a random delay that causes a phase offset across the channel h mn . FIG. 46 shows the DIDO 2 × 2 system model.

当面は、以下の定義を用いる。   For the time being, the following definitions will be used.

これは、第ｍ番目のユーザと第ｎ番目の送信アンテナの間で周波数オフセットを示している。   This indicates a frequency offset between the mth user and the nth transmit antenna.

本発明の一実施形態の説明
本発明の一実施形態による方法を図４７に示している。本方法は、以下の一般的な段階（図示のように、副段階を含む）、すなわち、周波数オフセット推定４７０１のトレーニング期間、チャネル推定４７０２のトレーニング期間、補正４７０３によるＤＩＤＯプリコーディングを通じたデータ送信を含む。これらの段階に対して以下で詳細に説明する。 Description of an Embodiment of the Invention A method according to an embodiment of the invention is shown in FIG. The method consists of the following general stages (including sub-stages as shown): frequency offset estimation 4701 training period, channel estimation 4702 training period, data transmission through DIDO precoding with correction 4703. Including. These steps are described in detail below.

（ａ）周波数オフセット推定（４７０１）のためのトレーニング期間
第１のトレーニング期間中に、基地局は、各送信アンテナからユーザ（４７０１）の１つに１つ又はそれよりも多くのトレーニングシーケンスを送る。本明細書で説明するように、「ユーザ」は、無線クライアント装置である。ＤＩＤＯ２ｘ２の事例に対しては、第ｍ番目のユーザにより受信した信号は、以下によって示している。 (A) Training period for frequency offset estimation (4701) During the first training period, the base station sends one or more training sequences from each transmit antenna to one of the users (4701). . As described herein, a “user” is a wireless client device. For the DIDO2x2 case, the signal received by the mth user is indicated by:

ここで、ｐ1及びｐ2は、それぞれ、第１及び第２のアンテナから送信されたトレーニングシーケンスである。 Here, p 1 and p 2 are training sequences transmitted from the first and second antennas, respectively.

第ｍ番目のユーザは、あらゆる形式の周波数オフセット推定器（すなわち、トレーニングシーケンスにより畳み込み）を使用することができ、オフセットΔωm1及びΔωm2を推定する。次に、これらの値から、ユーザは、以下のように２つの送信アンテナの間の周波数オフセットを計算する。 The mth user can use any form of frequency offset estimator (ie convolution with a training sequence) to estimate the offsets Δω m1 and Δω m2 . From these values, the user then calculates the frequency offset between the two transmit antennas as follows:

最後に、（７）における値は、基地局（４７０１ｂ）にフィードバックされる。   Finally, the value in (7) is fed back to the base station (4701b).

（６）におけるｐ1及びｐ2は、ユーザがΔωm1及びΔωm2を推定することができるように直交であるように設計されることに注意されたい。代替的に、一実施形態では、同じトレーニングシーケンスが２つの連続的な時間スロットにわたって使用され、ユーザは、そこからオフセットを推定する。更に、（７）におけるオフセットの推定を改善するために、上述の同じ計算をＤＩＤＯシステムの全てのユーザに行うことができ（第ｍ番目のユーザに対してだけではなく）、最終推定値は、全てのユーザから得られた値の平均値（重み付け）とすることができる。しかし、この解決法は、より多くの計算時間及びフィードバック量を必要とする。最後に、搬送周波数オフセット推定の更新は、周波数オフセットが時間と共に変動する場合に限り必要である。したがって、送信機でのクロックの安定性に基づいて、アルゴリズムのこの段階４７０１は、長期的に実施することができ（すなわち、データ送信毎ではなく）、したがって、フィードバックオーバーヘッドの低減になる。 Note that p 1 and p 2 in (6) are designed to be orthogonal so that the user can estimate Δω m1 and Δω m2 . Alternatively, in one embodiment, the same training sequence is used over two consecutive time slots from which the user estimates the offset. Furthermore, to improve the estimation of the offset in (7), the same calculation described above can be performed for all users of the DIDO system (not just for the mth user), and the final estimate is It can be an average value (weighting) of values obtained from all users. However, this solution requires more computation time and feedback. Finally, updating the carrier frequency offset estimate is only necessary if the frequency offset varies with time. Thus, based on clock stability at the transmitter, this phase 4701 of the algorithm can be implemented in the long term (ie, not every data transmission), thus reducing feedback overhead.

（ｂ）チャネル推定（４７０２）のためのトレーニング期間
トレーニング期間中に、基地局は、最初に第ｍ番目のユーザから又は複数のユーザから（７）の値の周波数オフセットフィードバックを得る。（７）における値は、送信側での周波数オフセットを事前補正するのに使用される。次に、基地局は、チャネル推定（４７０２ａ）に向けて全てのユーザにトレーニングデータを送る。 (B) Training period for channel estimation (4702) During the training period, the base station first obtains a frequency offset feedback of value (7) from the mth user or from multiple users. The value in (7) is used to pre-correct the frequency offset on the transmission side. The base station then sends training data to all users for channel estimation (4702a).

ＤＩＤＯ２ｘ２システムに対しては、第１のユーザで受信される信号は、以下によって与えられる。   For a DIDO 2x2 system, the signal received at the first user is given by:

第２のユーザでは、以下のようになる。   For the second user:

ここで、   here,

及びΔｔは、基地局の第１及び第２の送信間のランダム又は既知の遅延である。更に、ｐ1及びｐ2は、それぞれ、周波数オフセット及びチャネル推定に向けて第１及び第２のアンテナから送信されたトレーニングシーケンスである。 And Δt are random or known delays between the first and second transmissions of the base station. Further, p 1 and p 2 are training sequences transmitted from the first and second antennas for frequency offset and channel estimation, respectively.

事前補正は、この実施形態では第２のアンテナにのみ適用されることに注意されたい。
（８）を拡張して以下を得る。 Note that pre-correction applies only to the second antenna in this embodiment.
Extend (8) to obtain:

同様に、第２のユーザに対しては、以下の通りである。   Similarly, for the second user:

ここで、以下の通りである。   Here, it is as follows.

受信側で、ユーザは、トレーニングシーケンスｐ1及びｐ2を用いて残留周波数オフセットを補正する。次に、ユーザは、トレーニングを通じてベクトルチャネルを推定する（４７０２ｂ）。 On the receiving side, the user corrects the residual frequency offset using the training sequences p 1 and p 2 . Next, the user estimates the vector channel through training (4702b).

（１２）又はチャネル状態情報（ＣＳＩ）のこれらのチャネルは、以下の副節で説明するようにＤＩＤＯプリコーダを計算する基地局（４７０２ｂ）にフィードバックされる。   These channels of (12) or channel state information (CSI) are fed back to the base station (4702b) that calculates the DIDO precoder as described in the following subsection.

（ｃ）事前補正によるＤＩＤＯプリコーディング（４７０３）
基地局は、ユーザから（１２）におけるチャネル状態情報（ＣＳＩ）を受信して、ブロック対角化（ＢＤ）を通して、以下のようにプリコーディング重みを計算する（４７０３ａ）。 (C) DIDO precoding with pre-correction (4703)
The base station receives the channel state information (CSI) in (12) from the user and calculates precoding weights through block diagonalization (BD) as follows (4703a).

ここで、ベクトルｈ1は、（１２）において定められ、ｗm＝［ｗm1、ｗm2］である。本明細書で示す本発明は、ＢＤの他にあらゆる他のＤＩＤＯプリコーディング法に適用することができる。基地局はまた、（７）における推定値を使用することによって周波数オフセットを事前補正し、第２のトレーニング送信と現在の送信の間の遅延（Δｔ0）を推定することによって位相オフセットを補正する（４７０３ａ）。最後に、基地局は、ＤＩＤＯプリコーダを通してユーザにデータを送る（４７０３ｂ）。 Here, the vector h 1 is defined in (12), and w m = [w m1, w m2 ]. The invention described herein can be applied to any other DIDO precoding method besides BD. The base station also pre-corrects the frequency offset by using the estimate in (7) and corrects the phase offset by estimating the delay (Δt 0 ) between the second training transmission and the current transmission. (4703a). Finally, the base station sends data to the user through the DIDO precoder (4703b).

この送信処理の後、ユーザ１で受信される信号は、以下によって与えられる。   After this transmission process, the signal received by user 1 is given by:

ここで、以下の通りである。   Here, it is as follows.

性質（１３）を用いて、以下を得る。   Using property (13), we obtain:

同様に、ユーザ２に対して、以下を得る。   Similarly, for user 2, the following is obtained:

（１６）を拡張すると、以下の通りである。   (16) is expanded as follows.

ここで、以下の通りである。   Here, it is as follows.

最後に、ユーザは、データストリームｘ1［ｔ］及びｘ2［ｔ］を復調するために残留周波数オフセット及びチャネル推定を計算する（４７０３ｃ）。 Finally, the user calculates the residual frequency offset and channel estimate to demodulate the data streams x 1 [t] and x 2 [t] (4703c).

ＤＩＤＯＮｘＭへの一般化
この節において、上述の技術は、Ｎ本の送信アンテナ及びＭ人のユーザによるＤＩＤＯシステムへ一般化される。 Generalization to DIDONxM In this section, the technique described above is generalized to a DIDO system with N transmit antennas and M users.

ｉ．周波数オフセット推定のためのトレーニング期間
第１のトレーニング期間中に、Ｎ本のアンテナから送られたトレーニングシーケンスの結果として第ｍ番目のユーザにより受信される信号は、以下によって与えられる。 i. Training period for frequency offset estimation During the first training period, the signal received by the mth user as a result of the training sequence sent from the N antennas is given by:

ここで、ｐnは、第ｎ番目のアンテナから送信されたトレーニングシーケンスである。 Here, pn is a training sequence transmitted from the nth antenna.

オフセットΔωmn、∀ｎ＝１．．．Ｎを推定した後に、第ｍ番目のユーザは、以下のように第１及び第ｎ番目の送信アンテナの間で周波数オフセットを計算する。 Offset Δω mn , ∀n = 1. . . After estimating N, the mth user calculates a frequency offset between the first and nth transmit antennas as follows.

最後に、（１９）における値は、基地局にフィードバックされる。   Finally, the value in (19) is fed back to the base station.

ｉｉ．チャネル推定のためのトレーニング期間、
トレーニング期間中に、基地局は、最初に第ｍ番目のユーザから又は複数のユーザからの値を有する周波数オフセットフィードバックを得る。（１９）における値は、送信側での周波数オフセットを事前補正するのに使用される。次に、基地局は、チャネル推定に向けて全てのユーザにトレーニングデータを送る。ＤＩＤＯのＮｘＭシステムに対しては、第ｍ番目のユーザにより受信した信号は、以下によって与えられる。 ii. Training period for channel estimation ,
During the training period, the base station first obtains frequency offset feedback with values from the mth user or from multiple users. The value in (19) is used to pre-correct the frequency offset on the transmission side. The base station then sends training data to all users for channel estimation. For DIDO NxM systems, the signal received by the mth user is given by:

ここで、   here,

であり、Δｔは、基地局の第１及び第２の送信間のランダム又は既知の遅延である。更に、ｐnは、周波数オフセット及びチャネル推定のための第ｎ番目のアンテナから送信されたトレーニングシーケンスである。 Δt is a random or known delay between the first and second transmissions of the base station. Furthermore, pn is a training sequence transmitted from the nth antenna for frequency offset and channel estimation.

受信側で、ユーザは、トレーニングシーケンスｐnを用いて残留周波数オフセットを補正する。次に、各ユーザｍは、トレーニングを通じてベクトルチャネル： On the receiving side, the user may correct for residual frequency offset using a training sequence p n. Next, each user m has a vector channel through training:

を推定し、以下の副節で説明するようにＤＩＤＯプリコーダを計算する基地局にフィードバックする。 And feed back to the base station that calculates the DIDO precoder as described in the subsection below.

ｉｉｉ．事前補正によるＤＩＤＯプリコーディング
基地局は、ユーザから（１２）におけるチャネル状態情報（ＣＳＩ）を受信し、ブロック対角化（ＢＤ）を通して以下のようにプリコーディング重みを計算する。 iii. The DIDO precoding base station with pre-correction receives channel state information (CSI) in (12) from the user and calculates precoding weights through block diagonalization (BD) as follows.

ここで、ベクトルｈmは、（２１）において定められ、ｗm＝［ｗm1、ｗm2...、ｗmN］である。基地局はまた、（１９）における推定値を使用することによって周波数オフセットを事前補正し、第２のトレーニング送信と現在の送信の間の遅延（Δｔ0）を推定することによって位相オフセットを補正する。最後に、基地局は、ＤＩＤＯプリコーダを通じてユーザにデータを送る。 Here, the vector h m, is defined in (21), w m = [ w m1, w m2 ..., w mN]. The base station also pre-corrects the frequency offset by using the estimate in (19) and corrects the phase offset by estimating the delay (Δt 0 ) between the second training transmission and the current transmission. . Finally, the base station sends data to the user through the DIDO precoder.

この送信処理の後、ユーザｉにより受信した信号は、以下によって与えられる。   After this transmission process, the signal received by user i is given by:

ここで、以下の通りである。   Here, it is as follows.

性質（２２）を用いて、以下を得る。   Using property (22), we obtain:

最後に、ユーザは、データストリームｘ1［ｔ］を復調するために残留周波数オフセット及びチャネル推定を計算する。 Finally, the user calculates the residual frequency offset and channel estimate to demodulate the data stream x 1 [t].

結果
図４８は、周波数オフセットの有無によるＤＩＤＯ２×２システムのＳＥＲ結果を示している。提案する方法は、完全に周波数／位相オフセットを相殺し、オフセットのないシステムと同じＳＥＲを得ることを認めることができる。 Results FIG. 48 shows the SER results for the DIDO 2 × 2 system with and without frequency offset. It can be seen that the proposed method completely cancels the frequency / phase offset and obtains the same SER as a system without offset.

次に、時間内のオフセットの周波数オフセット推定誤差及び／又は位相変動に対する提案する補正方法の感度を評価する。したがって、以下のように（１４）を書き換える。   Next, the sensitivity of the proposed correction method to frequency offset estimation error and / or phase variation of offset in time is evaluated. Therefore, (14) is rewritten as follows.

ここで、∈は、トレーニングとデータ送信間で周波数オフセットの推定誤差及び／又は変動を示している。∈の影響は、（１４）及び（１６）における干渉期間が送信機で完全に予め相殺されないように（１３）における直交性性能を破壊することであることに注意されたい。その結果として、ＳＥＲ性能は、∈の値を増大する場合は悪化する。   Here, ∈ indicates an estimation error and / or variation of the frequency offset between training and data transmission. Note that the effect of ε is to destroy the orthogonality performance in (13) so that the interference periods in (14) and (16) are not completely pre-cancelled at the transmitter. As a result, SER performance deteriorates when the value of ε is increased.

図４８は、∈の異なる値に対する周波数オフセット補正方法のＳＥＲ性能を示している。これらの結果では、Ｔs＝０．３ｍｓ（すなわち、３ｋＨｚの帯域による信号）を仮定している。∈＝０．００１Ｈｚ（又はそれ未満）に対しては、ＳＥＲ性能は、オフセット事例に類似のものであることが認められる。 FIG. 48 shows the SER performance of the frequency offset correction method for different values of ε. These results assume T s = 0.3 ms (ie, a signal with a 3 kHz band). It can be seen that for ε = 0.001 Hz (or less), the SER performance is similar to the offset case.

ｆ．時間及び周波数オフセット推定のためのアルゴリズムの一実施形態の説明
これ以降、時間及び周波数オフセット推定（図４７内の４７０１ｂ）を実施する付加的な実施形態を説明する。考慮する送信信号構造は、Ｈ．Ｍｉｎｎ、Ｖ．Ｋ．Ｂｈａｒｇａｖａ、及びＫ．Ｂ．Ｌｅｔａｉｅｆ共著「ＯＦＤＭシステムの堅牢なタイミング及び周波数同期」、無線通信に関するＩＥＥＥ会報、第２巻、第４号、８２２〜８３９頁、２００３年７月において示されており、Ｋ．Ｓｈｉ、及びＥ．Ｓｅｒｐｅｄｉｎ共著「ＯＦＤＭシステムの粗フレーム及び搬送波同期：新しい測定基準及び比較」、無線通信に関するＩＥＥＥ会報、第３巻、第４号、１２７１〜１２８４頁、２００４年７月においてより詳細に考慮されている。通常、良好な相関性能を有するシーケンスがトレーニングに使用される。例えば、本発明のシステムに対しては、Ｄ．Ｃｈｕ著「良好な周期的相関特性（一致）による多相コード」、情報理論に関するＩＥＥＥ会報、第５２巻、第４号、５３１〜５３２頁、１９７２年７月に説明されているように導出されたＣｈｕシーケンスを使用する。これらのシーケンスは、完全な円形相関を有するという興味深い特性を有する。Ｌcpは、循環プレフィックスの長さを示し、Ｎtは、成分トレーニングシーケンスの長さを示すとする。Ｎt＝Ｍtとする。ここで、Ｍtは、トレーニングシーケンスの長さである。これらの仮定では、プリアンブルの送信されたシンボルシーケンスは、以下のように書くことができる。 f. Description of One Embodiment of Algorithm for Time and Frequency Offset Estimation Hereinafter, additional embodiments for implementing time and frequency offset estimation (4701b in FIG. 47) will be described. The transmission signal structure considered is H.264. Minn, V.M. K. Bhargava, and K.K. B. Leteief, “Robust Timing and Frequency Synchronization of OFDM Systems”, IEEE Bulletin on Wireless Communications, Vol. 2, No. 4, pp. 822-839, July 2003; Shi, and E.I. Serpedin, “Coarse Frame and Carrier Synchronization in OFDM Systems: New Metrics and Comparisons”, IEEE Bulletin on Wireless Communications, Vol. 3, No. 4, 1271-1284, July 2004, considered in more detail . Usually, sequences with good correlation performance are used for training. For example, for the system of the present invention, D.I. Derived as described by Chu, “Polyphase Code with Good Periodic Correlation Characteristics (Match)”, IEEE Bulletin on Information Theory, Vol. Chu sequence is used. These sequences have the interesting property of having a perfect circular correlation. Let L cp denote the length of the cyclic prefix and N t denote the length of the component training sequence. Let N t = M t . Here, M t is the length of the training sequence. Under these assumptions, the transmitted symbol sequence of the preamble can be written as:

このトレーニング信号の構造は、他の長さに拡張することができるが、ブロック構造が繰返されることに注意されたい。例えば、１６個のトレーニング信号を使用するために、以下のような構造を考える。   Note that the structure of the training signal can be extended to other lengths, but the block structure is repeated. For example, in order to use 16 training signals, the following structure is considered.

この構造を使用し、Ｎt＝４Ｍtとすることにより、説明する全てのアルゴリズムは、修正なく使用することができる。事実上、トレーニングシーケンスが繰返されている。これは、適切なトレーニング信号が利用可能でない場合に特に有用である。 By using this structure and setting N t = 4M t , all the algorithms described can be used without modification. In effect, the training sequence is repeated. This is particularly useful when a suitable training signal is not available.

整合フィルタリング及びシンボル速度へのダウンサンプリングの後に、以下の受信信号を考える。   After matched filtering and downsampling to symbol rate, consider the following received signal:

ここで、∈は、未知の離散時間周波数オフセットであり、Δは、未知のフレームオフセットであり、ｈ［ｌ］は、未知の離散時間チャネル係数であり、ｖ［ｎ］は、相加性ノイズである。以下の節での重要な考えを説明するために、相加性ノイズの存在を無視する。   Where ∈ is an unknown discrete-time frequency offset, Δ is an unknown frame offset, h [l] is an unknown discrete-time channel coefficient, and v [n] is additive noise It is. To explain the important ideas in the following sections, ignore the presence of additive noise.

ｉ．粗いフレーム同期
粗いフレーム同期の目的は、未知のフレームオフセットΔを解くことである。以下の定義を定める。 i. Coarse frame synchronization The purpose of coarse frame synchronization is to solve the unknown frame offset Δ. Define the following definitions:

提案する粗フレーム同期アルゴリズムは、最大尤度基準から導出されるＫ．Ｓｈｉ及びＥ．Ｓｅｒｐｅｄｉｎ共著「ＯＦＤＭシステムの粗フレーム及び搬送波同期：新しい測定基準及び比較」、無線通信に関するＩＥＥＥ会報、第３巻、第４号、１２７１〜１２８４頁、２００４年７月におけるアルゴリズムから示唆されるものである。
方法１−改良型粗フレーム同期：粗いフレーム同期推定器は、以下の最適化を解く。 The proposed coarse frame synchronization algorithm is derived from the maximum likelihood criterion. Shi and E.I. Serpedin co-authored "Coarse frame and carrier synchronization of OFDM systems: new metrics and comparisons", IEEE newsletter on wireless communication, Vol. 3, No. 4, pp. 1271-1284, suggested by the July 2004 algorithm. is there.
Method 1-Improved Coarse Frame Synchronization : The coarse frame synchronization estimator solves the following optimization:

補正信号を以下のように定める。   The correction signal is determined as follows.

付加的な補正項は、チャネルにおける小さい初期タップを補正するために使用され、用途に基づいて調節することができる。この余分の遅延は、以降、チャネル内に含めることになる。   Additional correction terms are used to correct small initial taps in the channel and can be adjusted based on the application. This extra delay is subsequently included in the channel.

ｉｉ．分別周波数オフセット補正
分別周波数オフセット補正は、粗フレーム同期ブロックの後に行う。
方法２−改良型分別周波数オフセット補正：分別周波数オフセットは、以下に対する解である。 ii. Classification frequency offset correction The classification frequency offset correction is performed after the coarse frame synchronization block.
Method 2-Improved fractional frequency offset correction : The fractional frequency offset is the solution to

これは、アルゴリズムが以下のオフセットのみを補正することができるので、分別周波数オフセットとして公知である。   This is known as a fractional frequency offset because the algorithm can correct only the following offsets:

この問題は、次の節で解くことになる。精密周波数オフセット補正信号を以下のように定める。   This problem will be solved in the next section. The precise frequency offset correction signal is defined as follows.

方法１及び２は、周波数選択性チャネルにおいてより良く機能するＫ．Ｓｈｉ及びＥ．Ｓｅｒｐｅｄｉｎ共著「ＯＦＤＭシステムの粗フレーム及び搬送波同期：新しい測定基準及び比較」、無線通信に関するＩＥＥＥ会報、第３巻、第４号、１２７１〜１２８４頁、２００４年７月の改良であることに注意されたい。ここでの１つの特定の革新的な点は、上述のようにｒ及び   Methods 1 and 2 are K.A. Shi and E.I. Serpedin co-authored "Coarse frame and carrier synchronization of OFDM systems: new metrics and comparisons", IEEE Bulletin on Wireless Communications, Vol. 3, No. 4, pp. 1271-1284, July 2004. I want. One particular innovation here is that r and

の両方の使用である。 Is the use of both.

の使用により、符号間干渉により汚染されると考えられるサンプルを無視するので、以前の推定器が改善される。 Ignoring samples that are likely to be contaminated by intersymbol interference, thus improving the previous estimator.

ｉｉｉ．整数周波数オフセット補正
整数周波数オフセットを補正するために、精密周波数オフセット補正後の受信信号に対して同等のシステムモデルを書くことが必要である。残りのタイミング誤差をチャネルに吸収すると、ノイズがない場合の受信信号は、ｎ＝０、１．．．，４Ｎt−１に対して以下の構造を有する。 iii. Integer frequency offset correction In order to correct the integer frequency offset, it is necessary to write an equivalent system model for the received signal after the precision frequency offset correction. When the remaining timing error is absorbed by the channel, the received signal in the absence of noise is n = 0, 1.. . . , 4N t −1 has the following structure.

整数周波数オフセットはｋであり、一方、未知の同等チャネルは、ｇ［ｌ］である。
方法３−改良型整数周波数オフセット補正：整数周波数オフセットは、以下に対する解である。 The integer frequency offset is k, while the unknown equivalent channel is g [l].
Method 3-Improved integer frequency offset correction : The integer frequency offset is a solution to

ここで、以下の通りである。   Here, it is as follows.

これは、以下のように総周波数オフセットの推定値を与える。   This gives an estimate of the total frequency offset as follows:

実用上、方法３では、複雑性がかなり高い。複雑性を低減するために、以下の観測を行うことができる。第一に、積：   In practice, method 3 is quite complex. To reduce complexity, the following observations can be made. First, the product:

は、予め計算することができる。残念ながら、これでは、依然として行列乗算がかなり大きい。代替案は、提案するトレーニングシーケンスでは、 Can be calculated in advance. Unfortunately, this still makes matrix multiplication quite large. An alternative is to use the proposed training sequence

であるという観測結利用することである。それによって以下の複雑性が低減した方法が得られる。
方法４−低複雑性改良型整数周波数オフセット補正：低複雑性整数周波数オフセット推定器は、以下を解く。 It is to use the observation result that it is. This results in the following reduced complexity method.
Method 4-Low Complexity Improved Integer Frequency Offset Correction: The low complexity integer frequency offset estimator solves:

ｉｖ．結果
この節においては、異なる提案する推定器の性能を比較する。 iv. Results In this section, we compare the performance of the different proposed estimators.

最初に、図５０では、各方法に必要とされるオーバーヘッド量を比較する。新しい方法の両方とも、必要とされるオーバーヘッドが１０倍〜２０倍低減することに注意されたい。異なる推定器の性能を比較するために、モンテカルロ実験が行われた。考慮した構成は、３ｋＨｚの通過帯域及び二乗余弦パルス形成に対応する３Ｋシンボル／秒というシンボル速度による線形変調から構成した本発明者の通常のＮＶＩＳ送信波形である。各モンテカルロ実施に対して、周波数オフセットは、［−ｆmax、ｆmax］の均一な分布から生成される。 First, FIG. 50 compares the amount of overhead required for each method. Note that both new methods reduce the required overhead by a factor of 10-20. To compare the performance of different estimators, a Monte Carlo experiment was performed. The configuration considered is the inventor's normal NVIS transmit waveform consisting of a linear modulation with a symbol rate of 3K symbols / second corresponding to a 3 kHz passband and raised cosine pulse formation. For each Monte Carlo implementation, the frequency offset is generated from a uniform distribution of [−f max , f max ].

ｆmax＝２Ｈｚの小さい周波数オフセット及び整数オフセット補正なしでのシミュレーションを図５１に示している。この性能比較から、Ｎt／Ｍt＝１による性能は元の推定器から若干悪化するが、依然としてオーバーヘッドが大幅に低減することを見ることができる。Ｎt／Ｍt＝４による性能の方が遥かに良好であり、ほぼ１０ｄＢである。全ての曲線には、整数オフセット推定の誤差により低ＳＮＲ点でひざ部が発生する。整数オフセット内の小さい誤差により、大きな周波数誤差、及び従って大きな平均自乗誤差が発生する可能性がある。整数オフセット補正は、性能を改善するために小さいオフセットではオフにすることができる。 A simulation with a small frequency offset of f max = 2 Hz and no integer offset correction is shown in FIG. From this performance comparison, it can be seen that the performance with N t / M t = 1 is slightly worse than the original estimator, but the overhead is still significantly reduced. The performance with N t / M t = 4 is much better, almost 10 dB. All curves have knees at low SNR points due to integer offset estimation errors. Small errors within integer offsets can cause large frequency errors and thus large mean square errors. Integer offset correction can be turned off at small offsets to improve performance.

多経路チャネルがある場合、周波数オフセット推定器の性能は、通常は悪化する。しかし、整数オフセット推定器の電力オフにより、図５２では非常に良好な性能が示されている。したがって、多経路チャネルでは、堅牢な粗補正、及び次に改良型精密補正アルゴリズムを実施する方が更により重要である。Ｎt／Ｍt＝４によるオフセット性能は、多経路事例の方が遥かに良好であることに注意されたい。 When there are multipath channels, the performance of the frequency offset estimator is usually worse. However, due to the power off of the integer offset estimator, very good performance is shown in FIG. Therefore, in multipath channels it is even more important to implement a robust coarse correction and then an improved fine correction algorithm. Note that the offset performance with N t / M t = 4 is much better in the multipath case.

本発明の実施形態は、上述のような様々な段階を含むことができる。これらの段階は、汎用又は専用プロセッサにある一定の段階を実行させる機械実行可能命令で実施することができる。例えば、基地局／ＡＰ内の様々な構成要素及び上述のクライアント装置の汎用又は専用プロセッサ上で実施するソフトウエアとして実施することができる。本発明の関連する態様を不明瞭にすることを回避するために、コンピュータメモリ、ハードドライブ、入力装置などのような様々な公知のパーソナルコンピュータ構成要素は図示を割愛した。   Embodiments of the invention can include various stages as described above. These steps can be implemented with machine-executable instructions that cause a general purpose or special purpose processor to perform certain steps. For example, it can be implemented as software implemented on the various components within the base station / AP and the general or dedicated processor of the client device described above. In order to avoid obscuring the relevant aspects of the present invention, various known personal computer components such as computer memory, hard drives, input devices, etc. have been omitted.

代替的に、一実施形態では、本明細書に示す様々な機能モジュール及び関連の段階は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）のような段階を実施するハードワイヤード論理を含む特定のハードウエア構成要素により、又はプログラムされたコンピュータ構成要素及びカスタムハードウエア構成要素のあらゆる組合せにより実施することができる。   Alternatively, in one embodiment, the various functional modules and associated stages shown herein are specific hardware components that include hardwired logic that implements stages such as application specific integrated circuits (ASICs). Or any combination of programmed computer components and custom hardware components.

一実施形態では、上述の符号化、変調、及び信号処理論理回路９０３のようなある一定のモジュールは、テキサス・インストルメンツのＴＭＳ３２０ｘアーキテクチャを使用して（例えば、ＴＭＳ３２０Ｃ６０００、ＴＭＳ３２０Ｃ５０００．．．など）、ＤＳＰのようなプログラマブルデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）（又はＤＳＰの群）上で実施することができる。この実施形態におけるＤＳＰは、例えば、ＰＣＩカードのようなパーソナルコンピュータへのアド−オンカード内に埋め込むことができる。言うまでもなく、様々な異なるＤＳＰアーキテクチャを依然として本発明の根本的な原理を遵守しながら用いることができる。   In one embodiment, certain modules, such as the encoding, modulation, and signal processing logic 903 described above, use the Texas Instruments TMS320x architecture (eg, TMS320C6000, TMS320C5000,...). It can be implemented on a programmable digital signal processor (DSP) (or group of DSPs) such as a DSP. The DSP in this embodiment can be embedded in an add-on card to a personal computer such as a PCI card, for example. Of course, a variety of different DSP architectures can still be used while still adhering to the underlying principles of the present invention.

本発明の要素は、機械実行可能命令を格納する機械可読媒体としても提供することができる。機械可読媒体は、以下に限定されるものではないが、フラッシュメモリ、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁力カード又は光カード、伝播媒体、又は電子命令の格納に適するあらゆる他の形式の機械可読媒体を含むことができる。例えば、本発明は、通信リンク（例えば、モデム又はネットワーク接続）を通じて、搬送波又は他の伝播媒体内に埋め込まれたデータ信号により、リモートコンピュータ（例えば、サーバ）から要求側コンピュータ（例えば、クライアント）に転送することができるコンピュータプログラムとしてダウンロードすることができる。   The elements of the invention can also be provided as a machine-readable medium storing machine-executable instructions. Machine-readable media include, but are not limited to, flash memory, optical disc, CD-ROM, DVD-ROM, RAM, EPROM, EEPROM, magnetic card or optical card, propagation medium, or electronic media storage Any other form of machine-readable medium may be included. For example, the invention may be used from a remote computer (eg, a server) to a requesting computer (eg, a client) via a communication link (eg, a modem or a network connection) via a data signal embedded in a carrier wave or other propagation medium. It can be downloaded as a computer program that can be transferred.

以上の説明を通して、説明を目的として本発明のシステム及び方法を完全に理解することができるように多くの特定の詳細を示した。しかし、システム及び方法は、これらの特定の詳細の一部がなくても実施することができることは当業者には明らかであろう。したがって、本発明の範囲及び精神は、以下の特許請求の範囲の条項によって判断すべきである。   Throughout the foregoing description, for the purposes of explanation, numerous specific details are set forth in order to provide a thorough understanding of the present system and method. However, it will be apparent to those skilled in the art that the systems and methods may be practiced without some of these specific details. Accordingly, the scope and spirit of the invention should be determined by the following claims.

更に、以上の説明を通して、本発明をより完全に理解することができるように多くの文献を引用した。これらの引用文献の全ては、その引用により本出願に組み込まれている。   Furthermore, in the above description, many documents are cited so that the present invention can be understood more completely. All of these references are incorporated herein by reference.

Claims (65)

マルチユーザ（ＭＵ）送信を有する多重アンテナシステム（ＭＡＳ）（ＭＵ−ＭＡＳ）において周波数オフセット及び位相オフセットを補正する方法であって、
基地局の各アンテナからトレーニング信号を、各トレーニング信号を解析して周波数オフセット補正データを生成する複数の無線クライアント装置の１つ又は各々に送信し、該基地局で該周波数オフセット補正データを受信する段階と、
前記周波数オフセット補正データに基づいてＭＵ−ＭＡＳプリコーダ重みを計算し、前記送信機において周波数オフセットを事前相殺する段階と、
前記ＭＵ−ＭＡＳプリコーダ重みを使用してトレーニング信号をプリコーディングし、前記基地局の各アンテナに対してプリコーディングされたトレーニング信号を生成する段階と、
基地局の各アンテナから前記プリコーディングされたトレーニング信号を、各トレーニング信号を解析してチャネル特徴付けデータを生成する複数の無線クライアント装置の各々に送信し、該基地局で該チャネル特徴付けデータを受信する段階と、
前記チャネル特徴付けデータに基づいて、周波数及び位相オフセット及び／又はユーザ間干渉を事前相殺するために計算される複数のＭＵ−ＭＡＳプリコーダ重みを計算する段階と、
前記ＭＵ−ＭＡＳプリコーダ重みを使用してデータをプリコーディングし、前記基地局の各アンテナに対するプリコーディングされたデータ信号を生成する段階と、
前記プリコーディングされたデータ信号を前記基地局の各アンテナを通じて各それぞれのクライアント装置に送信する段階と、
を含むことを特徴とする方法。 A method for correcting frequency and phase offsets in a multi-antenna system (MAS) (MU-MAS) with multi-user (MU) transmission, comprising:
A training signal is transmitted from each antenna of the base station to one or each of a plurality of wireless client apparatuses that analyze each training signal and generate frequency offset correction data, and the base station receives the frequency offset correction data. Stages,
Calculating a MU-MAS precoder weight based on the frequency offset correction data and pre-cancelling the frequency offset at the transmitter;
Precoding training signals using the MU-MAS precoder weights to generate precoded training signals for each antenna of the base station;
The pre-coded training signal from each antenna of the base station is transmitted to each of a plurality of wireless client devices that analyze each training signal and generate channel characterization data, and the base station transmits the channel characterization data. Receiving, and
Calculating a plurality of MU-MAS precoder weights calculated to pre-cancel frequency and phase offset and / or inter-user interference based on the channel characterization data;
Precoding data using the MU-MAS precoder weights to generate a precoded data signal for each antenna of the base station;
Transmitting the precoded data signal to each respective client device through each antenna of the base station;
A method comprising the steps of: 前記基地局は、前記無線クライアント装置を広域ネットワークに結合するアクセスポイントである。   The base station is an access point that couples the wireless client device to a wide area network. １つの集中送信機ユニットが、全ての該送信機ユニット間の前記周波数オフセットを推定してそのオフセットを事前補正し、又はＤＩＤＯ送信アンテナが、有線、光、又は無線のネットワークを通じて周波数基準を共有する（前記周波数オフセット推定段階中のプリコーディングされたトレーニング及びユーザのフィードバックの必要なく）ことを特徴とする請求項１に記載の方法。   One centralized transmitter unit estimates the frequency offset between all the transmitter units and pre-corrects the offset, or the DIDO transmit antenna shares a frequency reference through a wired, optical or wireless network The method of claim 1, wherein the method (without the need for precoded training and user feedback during the frequency offset estimation stage). トレーニングプリコーディングが、フィードバックオーバーヘッドを低減するために長期的に１人又は複数のユーザによって行われることを特徴とする請求項１に記載の方法。   The method of claim 1, wherein training precoding is performed by one or more users in the long run to reduce feedback overhead. 前記送信機又は受信機は、前記周波数オフセットの変化率を推定してトレーニングプリコーダの更新率を決めることを特徴とする請求項１に記載の方法。   The method of claim 1, wherein the transmitter or the receiver estimates a rate of change of the frequency offset to determine a training precoder update rate. データプリコーディングが、ブロック対角化（ＢＤ）技術を使用して行われることを特徴とする請求項１に記載の方法。   The method of claim 1, wherein data precoding is performed using block diagonalization (BD) techniques. 前記ＭＵ−ＭＡＳシステムは、分散入力分散出力（ＤＩＤＯ）通信システムであり、
前記ＭＵ−ＭＡＳプリコーダ重みは、ＤＩＤＯプリコーダ重みである、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。 The MU-MAS system is a distributed input distributed output (DIDO) communication system,
The MU-MAS precoder weight is a DIDO precoder weight.
The method according to claim 1. ＭＵ−ＭＡＳ通信に向けて周波数オフセット及び位相オフセットを補正するためのシステムであって、
複数の無線クライアント装置の各々に対して情報ビットを符号化及び変調し、符号化及び変調された情報ビットを生成する１つ又はそれよりも多くの符号化変調ユニットと、
前記符号化及び変調された情報ビットを複素シンボルにマップする１つ又はそれよりも多くのマッピングユニットと、
前記無線クライアント装置からのフィードバックを通じて得られたチャネル状態情報を利用してＭＵ−ＭＡＳ周波数／位相オフセット認識プリコーディング重みを計算し、該重みを使用して前記マッピングユニットから得られた前記複素シンボルをプリコーディングして周波数／位相オフセット及び／又はユーザ間干渉を事前相殺するＭＵ−ＭＡＳ周波数／位相オフセット認識プリコーディングユニットと、
を含むことを特徴とするシステム。 A system for correcting frequency offset and phase offset for MU-MAS communication,
One or more coded modulation units that encode and modulate information bits for each of a plurality of wireless client devices and generate encoded and modulated information bits;
One or more mapping units that map the encoded and modulated information bits to complex symbols;
MU-MAS frequency / phase offset recognition precoding weight is calculated using channel state information obtained through feedback from the wireless client device, and the complex symbol obtained from the mapping unit is calculated using the weight. A MU-MAS frequency / phase offset recognition precoding unit that pre-codes to pre-cancel frequency / phase offset and / or inter-user interference;
A system characterized by including. 前記ＭＵ−ＭＡＳ周波数／位相オフセット認識プリコーディングユニットから前記プリコーディングされた信号を受信し、ＯＦＤＭ規格に従って該プリコーディングされた信号を変調する１つ又はそれよりも多くの直交周波数分割多重化（ＯＦＤＭ）ユニットを更に含むことを特徴とする請求項８に記載のシステム。   One or more orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) that receives the precoded signal from the MU-MAS frequency / phase offset aware precoding unit and modulates the precoded signal according to an OFDM standard. 9. The system of claim 8, further comprising a unit. 前記ＯＦＤＭ規格は、逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）を計算する段階及び循環プレフィックスを追加する段階を含むことを特徴とする請求項９に記載のシステム。   The system of claim 9, wherein the OFDM standard includes calculating an inverse fast Fourier transform (IFFT) and adding a cyclic prefix. 前記ＯＦＤＭユニットの出力にデジタルからアナログへの（Ｄ／Ａ）変換を行ってアナログベースバンド信号を生成する１つ又はそれよりも多くのＤ／Ａユニットと、該ベースバンド信号を無線周波数にアップコンバートし、対応する１つ又はそれよりも多くの送信アンテナを使用して該信号を送信する１つ又はそれよりも多くの無線周波数（ＲＦ）ユニットとを更に含むことを特徴とする請求項９に記載のシステム。   One or more D / A units that perform digital to analog (D / A) conversion on the output of the OFDM unit to generate an analog baseband signal and the baseband signal up to radio frequency 10. One or more radio frequency (RF) units that convert and transmit the signal using a corresponding one or more transmit antennas. The system described in. 前記ＭＵ−ＭＡＳ周波数／位相オフセット認識プリコーディングユニットは、最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）、重み付けＭＭＳＥ、ゼロ強制（ＺＦ）、又はブロック対角化（ＢＤ）プリコーダとして実施されることを特徴とする請求項８に記載のシステム。   The MU-MAS frequency / phase offset recognition precoding unit is implemented as a minimum mean square error (MMSE), weighted MMSE, zero forcing (ZF), or block diagonalization (BD) precoder. Item 9. The system according to Item 8. 前記ＭＵ−ＭＡＳ通信は、ＤＩＤＯ通信を含み、
前記無線クライアント装置からのフィードバックを通じて得られたチャネル状態情報を利用してＤＩＤＯ周波数／位相オフセット認識プリコーディング重みを計算し、該重みを使用して前記マッピングユニットから得られた前記複素シンボルをプリコーディングして周波数／位相オフセット及び／又はユーザ間干渉を事前相殺するＤＩＤＯ周波数／位相オフセット認識プリコーディングユニット、
を含むことを特徴とする請求項８に記載のシステム。 The MU-MAS communication includes DIDO communication,
The channel state information obtained through feedback from the wireless client device is used to calculate a DIDO frequency / phase offset recognition precoding weight, and the weight is used to precode the complex symbol obtained from the mapping unit. A DIDO frequency / phase offset recognition precoding unit for pre-cancelling frequency / phase offset and / or inter-user interference,
The system of claim 8, comprising: ＭＵ−ＭＡＳ通信に向けて周波数オフセット及び位相オフセットを補正するためのシステムに使用される無線クライアント装置であって、
１つ又はそれよりも多くのＭＵ−ＭＡＳ送信機ユニットから送信された信号を受信し、該信号をベースバンドにダウンコンバートする１つ又はそれよりも多くのＲＦユニットと、
前記ダウンコンバートされた信号を受信し、該信号をアナログ信号からデジタル信号に変換する１つ又はそれよりも多くのアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換ユニットと、
周波数及び／又は位相オフセットを推定し、事前補正に向けて前記送信機にこの情報をフィードバックする周波数／位相オフセット推定／補正ユニットと、
循環プレフィックスを除去し、前記デジタル信号に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を行って周波数領域で該信号を伝える１つ又はそれよりも多くのＯＦＤＭユニットと、
トレーニング期間中に前記１つ又はそれよりも多くのＯＦＤＭユニットから信号出力を受信し、チャネル推定データを応答的に計算するチャネル推定ユニットと、
無線クライアント装置への送信の前に信号をプリコーディングする際に使用されるように前記チャネル推定データを基地局に送信するフィードバック発生器ユニットと、
を含むことを特徴とする装置。 A wireless client device used in a system for correcting a frequency offset and a phase offset for MU-MAS communication,
One or more RF units that receive signals transmitted from one or more MU-MAS transmitter units and downconvert the signals to baseband;
One or more analog / digital (A / D) conversion units that receive the downconverted signal and convert the signal from an analog signal to a digital signal;
A frequency / phase offset estimation / correction unit that estimates frequency and / or phase offset and feeds back this information to the transmitter for pre-correction;
One or more OFDM units that remove the cyclic prefix and perform a Fast Fourier Transform (FFT) on the digital signal to convey the signal in the frequency domain;
A channel estimation unit that receives signal output from the one or more OFDM units during a training period and responsively calculates channel estimation data;
A feedback generator unit that transmits the channel estimation data to a base station for use in precoding a signal prior to transmission to a wireless client device;
The apparatus characterized by including. 前記チャネル推定値は、前記ＯＦＤＭユニットへの入力を使用することによって時間領域で計算されることを特徴とする請求項１４に記載のシステム。   The system of claim 14, wherein the channel estimate is calculated in the time domain by using an input to the OFDM unit. 前記フィードバック発生器ユニットは、前記基地局への送信の前に前記周波数オフセット及びチャネル推定値を量子化する論理を更に含むことを特徴とする請求項１４に記載の無線クライアント装置。   The wireless client device of claim 14, wherein the feedback generator unit further includes logic to quantize the frequency offset and channel estimate before transmission to the base station. 前記ＯＦＤＭユニットから出力を受信し、受信機を応答的に計算し、前記信号を復調／復号して前記送信データの推定値を取得する受信機ユニットを更に含むことを特徴とする請求項１４に記載の無線クライアント装置。   The receiver unit of claim 14, further comprising a receiver unit that receives an output from the OFDM unit, responsively calculates a receiver, and demodulates / decodes the signal to obtain an estimate of the transmitted data. The wireless client device described. 前記受信機ユニットは、最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）受信機、ゼロ強制（ＺＦ）受信機、最大尤度（ＭＬ）受信機、又はＭＡＰ受信機であることを特徴とする請求項１７に記載の無線クライアント装置。   18. The receiver unit of claim 17, wherein the receiver unit is a minimum mean square error (MMSE) receiver, a zero forced (ZF) receiver, a maximum likelihood (ML) receiver, or a MAP receiver. Wireless client device. 前記ＭＵ−ＭＡＳ通信は、ＤＩＤＯ通信を含み、
前記１つ又はそれよりも多くのＲＦユニットは、１つ又はそれよりも多くのＤＩＤＯ送信機ユニットから送信された信号を受信して該信号をベースバンドにダウンコンバートする、
ことを特徴とする請求項１４に記載のシステム。 The MU-MAS communication includes DIDO communication,
The one or more RF units receive signals transmitted from one or more DIDO transmitter units and downconvert the signals to baseband;
The system according to claim 14. 前記周波数／位相オフセット推定／補正ユニットは、粗いフレーム同期化のための手段、分別周波数オフセット補正のための手段、整数周波数オフセット補正のための手段、及び／又は整数周波数オフセット補正のための手段を実施することを特徴とする請求項１４に記載のシステム。   The frequency / phase offset estimation / correction unit comprises means for coarse frame synchronization, means for fractional frequency offset correction, means for integer frequency offset correction, and / or means for integer frequency offset correction. 15. The system of claim 14, wherein the system is implemented. マルチユーザ（ＭＵ）送信を有する多重アンテナシステム（ＭＡＳ）（ＭＵ−ＭＡＳ）において同相及び直角位相（Ｉ／Ｑ）不均衡を補正する方法であって、
基地局の各アンテナからトレーニング信号を、各トレーニング信号を解析してチャネル特徴付けデータを生成する複数の無線クライアント装置の各々に送信し、該チャネル特徴付けデータを該基地局で受信する段階と、
前記チャネル特徴付けデータに基づいて、Ｉ／Ｑ利得不均衡及び位相不均衡による干渉及び／又はユーザ間干渉を事前相殺するために計算される複数のＭＵ−ＭＡＳプリコーダ重みを計算する段階と、
前記ＭＵ−ＭＡＳプリコーダ重みを使用してデータをプリコーディングし、前記基地局の各アンテナに対するプリコーディングされたデータ信号を生成する段階と、
前記プリコーディングされたデータ信号を前記基地局の各アンテナを通じて各それぞれのクライアント装置に送信する段階と、
を含むことを特徴とする方法。 A method for correcting in-phase and quadrature (I / Q) imbalances in a multi-antenna system (MAS) (MU-MAS) with multi-user (MU) transmission comprising:
Transmitting a training signal from each antenna of the base station to each of a plurality of wireless client devices that analyze each training signal to generate channel characterization data, and receive the channel characterization data at the base station;
Calculating a plurality of MU-MAS precoder weights calculated to pre-cancel interference due to I / Q gain imbalance and phase imbalance and / or inter-user interference based on the channel characterization data;
Precoding data using the MU-MAS precoder weights to generate a precoded data signal for each antenna of the base station;
Transmitting the precoded data signal to each respective client device through each antenna of the base station;
A method comprising the steps of: 前記基地局は、前記無線クライアント装置を広域ネットワークに結合するアクセスポイントである。   The base station is an access point that couples the wireless client device to a wide area network. 残留干渉を抑制するためにゼロ強制（ＺＦ）、最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）、又は最大尤度（ＭＬ）受信機を使用して各ユーザ装置においてデータストリームを復調する段階、
を更に含むことを特徴とする請求項２１に記載の方法。 Demodulating the data stream at each user equipment using a zero forcing (ZF), minimum mean square error (MMSE), or maximum likelihood (ML) receiver to suppress residual interference;
The method of claim 21, further comprising: プリコーディングする段階は、ブロック対角化（ＢＤ）技術を使用して行われることを特徴とする請求項２１に記載の方法。   The method of claim 21, wherein precoding is performed using block diagonalization (BD) techniques. 前記ＭＵ−ＭＡＳシステムは、分散入力分散出力（ＤＩＤＯ）通信システムであり、
前記ＭＵ−ＭＡＳプリコーダ重みは、ＤＩＤＯプリコーダ重みである、
ことを特徴とする請求項２１に記載の方法。 The MU-MAS system is a distributed input distributed output (DIDO) communication system,
The MU-MAS precoder weight is a DIDO precoder weight.
The method according to claim 21, wherein: 前記プリコーダ重みは、ＩＣＩではなくユーザ間干渉を相殺するために計算され、
前記クライアント無線クライアント装置は、前記ＩＣＩを相殺するためのフィルタを有する受信機を含む、
ことを特徴とする請求項２５に記載の方法。 The precoder weight is calculated to cancel inter-user interference rather than ICI;
The client wireless client device includes a receiver having a filter for canceling the ICI,
26. The method of claim 25. ＭＵ−ＭＡＳ通信に向けて同相及び直角位相（Ｉ／Ｑ）不均衡を補正するためのシステムであって、
複数の無線クライアント装置の各々に対して情報ビットを符号化及び変調し、符号化及び変調された情報ビットを生成する１つ又はそれよりも多くの符号化変調ユニットと、
前記符号化及び変調された情報ビットを複素シンボルにマップする１つ又はそれよりも多くのマッピングユニットと、
前記無線クライアント装置からのフィードバックを通じて得られたチャネル状態情報を利用してＭＵ−ＭＡＳ−ＩＱ認識プリコーディング重みを計算し、該重みを使用して前記マッピングユニットから得られた前記複素シンボルをプリコーディングしてＩ／Ｑ利得不均衡及び位相不均衡による干渉及び／又はユーザ間干渉を事前相殺するＭＵ−ＭＡＳ−ＩＱ認識プリコーディングユニットと、
を含むことを特徴とするシステム。 A system for correcting in-phase and quadrature (I / Q) imbalances for MU-MAS communications, comprising:
One or more coded modulation units that encode and modulate information bits for each of a plurality of wireless client devices and generate encoded and modulated information bits;
One or more mapping units that map the encoded and modulated information bits to complex symbols;
MU-MAS-IQ recognition precoding weight is calculated using channel state information obtained through feedback from the wireless client device, and the complex symbol obtained from the mapping unit is precoded using the weight. A MU-MAS-IQ-aware precoding unit for pre-cancelling interference due to I / Q gain imbalance and phase imbalance and / or inter-user interference;
A system characterized by including. 前記ＭＵ−ＭＡＳ−ＩＱ認識プリコーディングユニットから前記プリコーディングされた信号を受信し、ＯＦＤＭ規格に従って該プリコーディングされた信号を変調する１つ又はそれよりも多くの直交周波数分割多重化（ＯＦＤＭ）ユニット、
を更に含むことを特徴とする請求項２７に記載のシステム。 One or more orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) units that receive the precoded signal from the MU-MAS-IQ aware precoding unit and modulate the precoded signal according to an OFDM standard ,
28. The system of claim 27, further comprising: 前記ＯＦＤＭ規格は、逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）を計算する段階及び循環プレフィックスを追加する段階を含むことを特徴とする請求項２８に記載のシステム。   30. The system of claim 28, wherein the OFDM standard includes calculating an inverse fast Fourier transform (IFFT) and adding a cyclic prefix. 前記ＯＦＤＭユニットの出力にデジタル／アナログ変換（Ｄ／Ａ）変換を行ってアナログベースバンド信号を生成する１つ又はそれよりも多くのＤ／Ａユニットと、
前記ベースバンド信号を無線周波数にアップコンバートし、対応する１つ又はそれよりも多くの送信アンテナを使用して該信号を送信する１つ又はそれよりも多くの無線周波数（ＲＦ）ユニットと、
を更に含むことを特徴とする請求項２８に記載のシステム。 One or more D / A units that perform digital / analog conversion (D / A) conversion on the output of the OFDM unit to generate an analog baseband signal;
One or more radio frequency (RF) units that up-convert the baseband signal to radio frequency and transmit the signal using a corresponding one or more transmit antennas;
30. The system of claim 28, further comprising: 前記ＭＵ−ＭＡＳ−ＩＱ認識プリコーディングユニットは、最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）、重み付けＭＭＳＥ、又はゼロ強制（ＺＦ）プリコーダとして実施されることを特徴とする請求項２７に記載のシステム。   28. The system of claim 27, wherein the MU-MAS-IQ aware precoding unit is implemented as a minimum mean square error (MMSE), weighted MMSE, or zero forcing (ZF) precoder. ＭＵ−ＭＡＳプリコーディングユニットが、最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）、重み付けＭＭＳＥ、ゼロ強制（ＺＦ）、又はブロック対角化（ＢＤ）プリコーダとして実施されることを特徴とする請求項２７に記載のシステム。   28. The system of claim 27, wherein the MU-MAS precoding unit is implemented as a minimum mean square error (MMSE), weighted MMSE, zero forcing (ZF), or block diagonalization (BD) precoder. . 前記ＭＵ−ＭＡＳ通信は、ＤＩＤＯ通信を含み、
前記無線クライアント装置からのフィードバックを通じて得られたチャネル状態情報を利用してＤＩＤＯ−ＩＱ認識プリコーディング重みを計算し、該重みを使用して前記マッピングユニットから得られた前記複素シンボルをプリコーディングしてＩ／Ｑ利得不均衡及び位相不均衡による干渉及び／又はユーザ間干渉を事前相殺するＤＩＤＯ−ＩＱ認識プリコーディングユニット、
を含むことを特徴とする請求項２７に記載のシステム。 The MU-MAS communication includes DIDO communication,
The channel state information obtained through feedback from the wireless client device is used to calculate a DIDO-IQ recognition precoding weight, and the complex symbol obtained from the mapping unit is precoded using the weight. DIDO-IQ-aware precoding unit for pre-cancelling interference due to I / Q gain imbalance and phase imbalance and / or inter-user interference;
28. The system of claim 27, comprising: ＭＵ−ＭＡＳ通信に向けて同相及び直角位相（Ｉ／Ｑ）不均衡を補正するためのシステムに使用される無線クライアント装置であって、
１つ又はそれよりも多くのＭＵ−ＭＡＳ送信機ユニットから送信された信号を受信し、該信号をベースバンドにダウンコンバートする１つ又はそれよりも多くのＲＦユニットと、
前記ダウンコンバートされた信号を受信し、該信号をアナログ信号からデジタル信号に変換する１つ又はそれよりも多くのアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換ユニットと、
循環プレフィックスを除去し、前記デジタル信号に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を行って周波数領域で該信号を伝える１つ又はそれよりも多くのＯＦＤＭユニットと、
トレーニング期間中に前記１つ又はそれよりも多くのＯＦＤＭユニットから信号出力を受信し、チャネル推定データを応答的に計算するＩＱ認識チャネル推定ユニットと、
無線クライアント装置への送信の前に信号をプリコーディングする際に使用されるように前記チャネル推定データを基地局に送信するフィードバック発生器ユニットと、
を含むことを特徴とする装置。 A wireless client device used in a system for correcting in-phase and quadrature (I / Q) imbalances for MU-MAS communication,
One or more RF units that receive signals transmitted from one or more MU-MAS transmitter units and downconvert the signals to baseband;
One or more analog / digital (A / D) conversion units that receive the downconverted signal and convert the signal from an analog signal to a digital signal;
One or more OFDM units that remove the cyclic prefix and perform a Fast Fourier Transform (FFT) on the digital signal to convey the signal in the frequency domain;
An IQ aware channel estimation unit that receives signal output from the one or more OFDM units during a training period and responsively calculates channel estimation data;
A feedback generator unit that transmits the channel estimation data to a base station for use in precoding a signal prior to transmission to a wireless client device;
The apparatus characterized by including. 前記チャネル推定値は、前記ＯＦＤＭユニットへの入力を使用することによって時間領域で計算されることを特徴とする請求項３４に記載のシステム。   The system of claim 34, wherein the channel estimate is calculated in the time domain by using an input to the OFDM unit. 前記フィードバック発生器ユニットは、前記基地局への送信の前に前記チャネル推定値を量子化するための論理を更に含むことを特徴とする請求項３４に記載の無線クライアント装置。   35. The wireless client device of claim 34, wherein the feedback generator unit further includes logic for quantizing the channel estimate prior to transmission to the base station. 前記ＯＦＤＭユニットから出力を受信し、ＩＱ受信機を応答的に計算し、前記信号を復調／復号して前記送信データの推定値を取得するＩ／Ｑ認識受信機ユニット、
を更に含むことを特徴とする請求項３４に記載の無線クライアント装置。 An I / Q aware receiver unit that receives the output from the OFDM unit, responsively calculates an IQ receiver, and demodulates / decodes the signal to obtain an estimate of the transmitted data;
35. The wireless client device according to claim 34, further comprising: 前記Ｉ／Ｑ認識受信機ユニットは、最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）受信機、ゼロ強制（ＺＦ）受信機、最大尤度（ＭＬ）受信機、又はＭＡＰ受信機であることを特徴とする請求項３６に記載の無線クライアント装置。   The I / Q aware receiver unit is a minimum mean square error (MMSE) receiver, a zero forced (ZF) receiver, a maximum likelihood (ML) receiver, or a MAP receiver. 36. The wireless client device according to 36. 前記Ｉ／Ｑ認識受信機ユニットは、ミラートーン上のＩ／Ｑ不均衡により引き起こされた搬送波間干渉（ＩＣＩ）を相殺するＭＭＳＥ又はＺＦフィルタを含むことを特徴とする請求項３６に記載の無線クライアント装置。   37. The radio of claim 36, wherein the I / Q aware receiver unit includes an MMSE or ZF filter that cancels inter-carrier interference (ICI) caused by I / Q imbalance on a mirror tone. Client device. 前記Ｉ／Ｑ認識受信機ユニットは、ミラートーン上のシンボルを共同で検出する非線形検出器（すなわち、ＭＬ）を含むことを特徴とする請求項３６に記載の無線クライアント装置。   37. The wireless client device of claim 36, wherein the I / Q recognition receiver unit includes a non-linear detector (i.e., ML) that jointly detects symbols on a mirror tone. 前記Ｉ／Ｑ認識チャネル推定ユニットは、搬送波間干渉（ＩＣＩ）を除去するために前記Ｉ／Ｑ認識受信機ユニットによって使用可能な係数を計算することを特徴とする請求項３６に記載の無線クライアント装置。   The wireless client of claim 36, wherein the I / Q aware channel estimation unit calculates coefficients that can be used by the I / Q aware receiver unit to remove inter-carrier interference (ICI). apparatus. 前記ＭＵ−ＭＡＳ通信は、ＤＩＤＯ通信を含み、
１つ又はそれよりも多くのＲＦユニットが、１つ又はそれよりも多くのＤＩＤＯ送信機ユニットから送信された信号を受信して該信号をベースバンドにダウンコンバートする、 ことを特徴とする請求項３３に記載のシステム。 The MU-MAS communication includes DIDO communication,
The one or more RF units receive signals transmitted from one or more DIDO transmitter units and downconvert the signals to baseband. 34. The system according to 33. マルチユーザ（ＭＵ）送信を有する多重アンテナシステム（ＭＡＳ）（ＭＵ−ＭＡＳ）の通信特性を動的に適応させる方法であって、
基地局の各アンテナからトレーニング信号を、各トレーニング信号を解析してチャネル特徴付けデータを生成する複数の無線クライアント装置の各々に送信し、該チャネル特徴付けデータを該基地局で受信する段階と、
前記チャネル特徴付けデータを使用して前記無線クライアント装置に対する瞬間的又は統計的チャネル品質（リンク品質測定基準）を判断する段階と、
前記リンク品質測定基準に基づいてユーザの部分集合及びＭＵ−ＭＡＳ送信モードを判断する段階と、
前記チャネル特徴付けデータに基づいて複数のＭＵ−ＭＡＳプリコーダ重みを計算する段階と、
前記ＭＵ−ＭＡＳプリコーダ重みを使用してデータをプリコーディングし、前記基地局の各アンテナに対するプリコーディングされたデータ信号を生成する段階と、
前記プリコーディングされたデータ信号を前記基地局の各アンテナを通じて前記選択された部分集合内の各それぞれのクライアント装置に送信する段階と、
を含むことを特徴とする方法。 A method for dynamically adapting communication characteristics of a multi-antenna system (MAS) (MU-MAS) with multi-user (MU) transmission, comprising:
Transmitting a training signal from each antenna of the base station to each of a plurality of wireless client devices that analyze each training signal to generate channel characterization data, and receive the channel characterization data at the base station;
Determining instantaneous or statistical channel quality (link quality metric) for the wireless client device using the channel characterization data;
Determining a subset of users and a MU-MAS transmission mode based on the link quality metric;
Calculating a plurality of MU-MAS precoder weights based on the channel characterization data;
Precoding data using the MU-MAS precoder weights to generate a precoded data signal for each antenna of the base station;
Transmitting the precoded data signal to each respective client device in the selected subset through each antenna of the base station;
A method comprising the steps of: 前記ＭＵ−ＭＡＳ送信モードは、アンテナ選択／ダイバーシチ又は多重化、変調／符号化方式（ＭＣＳ）、及びアレイ構成／幾何学形状の異なる組合せを含むことを特徴とする請求項４３に記載の方法。   44. The method of claim 43, wherein the MU-MAS transmission mode includes different combinations of antenna selection / diversity or multiplexing, modulation / coding scheme (MCS), and array configuration / geometry. 前記リンク品質測定基準は、時間領域、周波数領域、及び／又は空間領域で推定されることを特徴とする請求項４３に記載の方法。   44. The method of claim 43, wherein the link quality metric is estimated in a time domain, a frequency domain, and / or a spatial domain. 前記リンク品質測定基準は、前記クライアント装置で受信された前記信号の信号対ノイズ比（ＳＮＲ）を含むことを特徴とする請求項４３に記載の方法。   44. The method of claim 43, wherein the link quality metric comprises a signal to noise ratio (SNR) of the signal received at the client device. 前記ＭＵ−ＭＡＳシステムは、分散入力分散出力（ＤＩＤＯ）通信システムであり、
前記ＭＵ−ＭＡＳ送信モードは、前記リンク品質測定基準に基づくＤＩＤＯ送信モードであり、
前記ＭＵ−ＭＡＳプリコーダ重みは、ＤＩＤＯプリコーダ重みである、
ことを特徴とする請求項４３に記載の方法。 The MU-MAS system is a distributed input distributed output (DIDO) communication system,
The MU-MAS transmission mode is a DIDO transmission mode based on the link quality metric,
The MU-MAS precoder weight is a DIDO precoder weight.
44. The method of claim 43. ＭＵ−ＭＡＳ通信システムの通信特性を動的に適応させるためのシステムであって、
複数の無線クライアント装置の各々に対して情報ビットを符号化及び変調して符号化及び変調された情報ビットを生成する１つ又はそれよりも多くの符号化変調ユニットと、
前記符号化及び変調された情報ビットを複素シンボルにマップする１つ又はそれよりも多くのマッピングユニットと、
前記無線クライアント装置からのフィードバックを通じて得られたチャネル特徴付けデータに基づいてユーザの部分集合及びＭＵ−ＭＡＳ送信モードを判断し、前記符号化変調ユニット及びマッピングユニットを応答的に制御するＭＵ−ＭＡＳ構成器ユニットと、
を含むことを特徴とするシステム。 A system for dynamically adapting communication characteristics of a MU-MAS communication system,
One or more encoded modulation units that encode and modulate information bits for each of a plurality of wireless client devices to generate encoded and modulated information bits;
One or more mapping units that map the encoded and modulated information bits to complex symbols;
MU-MAS configuration that determines a subset of users and a MU-MAS transmission mode based on channel characterization data obtained through feedback from the wireless client device and responsively controls the coded modulation unit and mapping unit Unit
A system characterized by including. 前記クライアント装置への送信の前にデータ信号をプリコーディングするためのプリコーディング重みを計算するために前記ＭＵ−ＭＡＳ構成器ユニットの制御下で作動するＭＵ−ＭＡＳプリコーディングユニット、
を更に含むことを特徴とする請求項４８に記載のシステム。 A MU-MAS precoding unit that operates under control of the MU-MAS composer unit to calculate precoding weights for precoding data signals prior to transmission to the client device;
49. The system of claim 48, further comprising: 前記プリコーディングユニットから前記プリコーディングされた信号を受信し、ＯＦＤＭ規格に従って該プリコーディングされた信号を変調する１つ又はそれよりも多くの直交周波数分割多重化（ＯＦＤＭ）ユニット、
を更に含むことを特徴とする請求項４９に記載のシステム。 One or more orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) units that receive the precoded signal from the precoding unit and modulate the precoded signal according to an OFDM standard;
50. The system of claim 49, further comprising: 前記ＯＦＤＭ規格は、逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）を計算する段階及び循環プレフィックスを追加する段階を含むことを特徴とする請求項５０に記載のシステム。   51. The system of claim 50, wherein the OFDM standard includes calculating an inverse fast Fourier transform (IFFT) and adding a cyclic prefix. 前記ＯＦＤＭユニットの出力にデジタル／アナログ変換（Ｄ／Ａ）変換を行ってアナログベースバンド信号を生成する１つ又はそれよりも多くのＤ／Ａユニットと、
前記ベースバンド信号を無線周波数にアップコンバートし、対応する１つ又はそれよりも多くの送信アンテナを使用して該信号を送信する１つ又はそれよりも多くの無線周波数（ＲＦ）ユニットと、
を更に含むことを特徴とする請求項５０に記載のシステム。 One or more D / A units that perform digital / analog conversion (D / A) conversion on the output of the OFDM unit to generate an analog baseband signal;
One or more radio frequency (RF) units that up-convert the baseband signal to radio frequency and transmit the signal using a corresponding one or more transmit antennas;
51. The system of claim 50, further comprising: 前記ＭＵ−ＭＡＳプリコーディングユニットは、最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）、重み付けＭＭＳＥ、ゼロ強制（ＺＦ）、又はブロック対角化（ＢＤ）プリコーダとして実施されることを特徴とする請求項４９に記載のシステム。   The MU-MAS precoding unit is implemented as a minimum mean square error (MMSE), weighted MMSE, zero forcing (ZF), or block diagonalization (BD) precoder. system. 前記ＭＵ−ＭＡＳシステムは、ＤＩＤＯシステムであり、
前記ＭＵ−ＭＡＳ構成器ユニットは、前記無線クライアント装置からのフィードバックを通じて得られたチャネル特徴付けデータに基づいてユーザの部分集合及びＤＩＤＯ送信モードを判断して前記符号化変調ユニット及びマッピングユニットを応答的に制御するＤＩＤＯ構成器ユニットである、
ことを特徴とする請求項４８に記載のシステム。 The MU-MAS system is a DIDO system,
The MU-MAS composer unit determines a subset of users and a DIDO transmission mode based on channel characterization data obtained through feedback from the wireless client device, and makes the coded modulation unit and mapping unit responsive. A DIDO component unit that controls
49. The system of claim 48, wherein: ＭＵ−ＭＡＳ通信システムの通信特性を動的に適応させるためのシステムに使用される無線クライアント装置であって、
１つ又はそれよりも多くのＭＵ−ＭＡＳ送信機ユニットから送信された信号を受信し、該信号をベースバンドにダウンコンバートする１つ又はそれよりも多くのＲＦユニットと、
前記ダウンコンバートされた信号を受信し、該信号をアナログ信号からデジタル信号に変換する１つ又はそれよりも多くのアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換ユニットと、
循環プレフィックスを除去し、前記デジタル信号に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を行って該信号を周波数領域で伝える１つ又はそれよりも多くのＯＦＤＭユニットと、
トレーニング期間中に前記１つ又はそれよりも多くのＯＦＤＭユニットから信号出力を受信し、リンク品質測定基準を応答的に計算するチャネル推定器と、
前記無線クライアント装置への送信の前に変調／符号化、信号のプリコーディング、及びユーザ選択に使用されるように前記リンク品質測定基準を基地局に送信するフィードバック発生器ユニットと、
を含むことを特徴とする装置。 A wireless client device used in a system for dynamically adapting communication characteristics of a MU-MAS communication system,
One or more RF units that receive signals transmitted from one or more MU-MAS transmitter units and downconvert the signals to baseband;
One or more analog / digital (A / D) conversion units that receive the downconverted signal and convert the signal from an analog signal to a digital signal;
One or more OFDM units that remove cyclic prefixes and perform a fast Fourier transform (FFT) on the digital signal to convey the signal in the frequency domain;
A channel estimator that receives signal output from the one or more OFDM units during a training period and responsively calculates link quality metrics;
A feedback generator unit that transmits the link quality metric to a base station to be used for modulation / coding, signal precoding, and user selection prior to transmission to the wireless client device;
The apparatus characterized by including. チャネル推定値が、前記ＯＦＤＭユニットへの入力を使用することによって時間領域で計算されることを特徴とする請求項５５に記載の無線クライアント装置。   56. The wireless client device of claim 55, wherein channel estimates are calculated in the time domain by using an input to the OFDM unit. 前記フィードバック発生器ユニットは、前記基地局への送信の前にチャネル推定値及び／又はリンク品質測定基準を量子化するための論理を更に含むことを特徴とする請求項５５に記載の無線クライアント装置。   The wireless client device of claim 55, wherein the feedback generator unit further comprises logic for quantizing channel estimates and / or link quality metrics prior to transmission to the base station. . 前記ＯＦＤＭユニットから出力を受信し、前記信号を応答的に復調／復号して送信データの推定値を取得する受信機ユニット、
を更に含むことを特徴とする請求項５５に記載の無線クライアント装置。 A receiver unit for receiving an output from the OFDM unit and responsively demodulating / decoding the signal to obtain an estimate of transmission data;
The wireless client device according to claim 55, further comprising: 受信機ユニットが、最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）受信機、ゼロ強制（ＺＦ）受信機、最大尤度（ＭＬ）受信機、又はＭＡＰ受信機であることを特徴とする請求項５７に記載の無線クライアント装置。   58. The radio of claim 57, wherein the receiver unit is a minimum mean square error (MMSE) receiver, a zero forced (ZF) receiver, a maximum likelihood (ML) receiver, or a MAP receiver. Client device. 前記ＭＵ−ＭＡＳ構成器ユニット又はチャネル推定器ユニットは、それぞれ、無線リンク上でダイバーシチを取得しながらアレイサイズを低減する手段として偏波技術及び／又はパターンダイバーシチ技術を使用することを特徴とする請求項４８又は請求項５６に記載のシステム又は無線クライアント。   The MU-MAS constructor unit or channel estimator unit uses polarization technology and / or pattern diversity technology as means for reducing array size while obtaining diversity on a radio link, respectively. 57. A system or wireless client according to Item 48 or 56. 通信が、ダイバーシチ及びダウンリンクスループットを増大させる手段としてＮＶＩＳ及び／又は地上波を通じて行われることを特徴とする請求項４８又は請求項５５に記載のシステム又は無線クライアント。   56. The system or wireless client of claim 48 or 55, wherein communication is performed over NVIS and / or terrestrial as a means to increase diversity and downlink throughput. パターンダイバーシチが、地上波を通じてある一定のユーザと、及びＮＶＩＳを通じて他のユーザと通信するために使用されることを特徴とするそれぞれ請求項４８又は請求項５５に記載のシステム又は無線クライアント。   56. The system or wireless client of claim 48 or 55, respectively, wherein pattern diversity is used to communicate with certain users over terrestrial and with other users over NVIS. 各クライアントが、前記地上波リンク及びＮＶＩＳリンクの空間分離を該リンクの空間ダイバーシチを増大させる手段として利用することを特徴とする請求項６２に記載のシステム又は無線クライアント。   64. The system or wireless client of claim 62, wherein each client utilizes spatial separation of the terrestrial link and NVIS link as a means of increasing the spatial diversity of the link. リンクのダイバーシチ及びダウンリンクスループットを増大させる手段として、クライアントからのチャネル品質フィードバックに基づいて異なるアレイ幾何学形状と異なるアンテナダイバーシチ技術の間で適応的に切り換える基地局を更に含むことを特徴とする請求項４８に記載のシステム。   The base station further comprises a base station that adaptively switches between different array geometries and different antenna diversity techniques based on channel quality feedback from the client as means for increasing link diversity and downlink throughput. Item 49. The system according to Item 48. ユーザの群を定め、相対優先度及び／又はチャネル条件に基づいて送信に向けて異なる組のユーザを予定する基地局を更に含むことを特徴とする請求項４８に記載のシステム。   49. The system of claim 48, further comprising a base station that defines a group of users and schedules a different set of users for transmission based on relative priority and / or channel conditions.
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