JP3808311B2 - 受信方法及び受信機 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、同一の伝送路を伝送される複数のユーザの信号のうち１番目のユーザ乃至Ｋ（Ｋ≧２）番目のユーザの信号を推定する受信方法及び装置に関するものであり、特に、不要な信号による干渉を補償する受信方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
デジタル無線通信システムの受信機にて、不要な信号による干渉を補償する技術としては、適応トランスバーサルフィルタにより、隣接チャネルからの干渉や他システムからの干渉を補償する方法がある。しかし、この方法では、同一システムからの干渉（同一チャネル干渉）を補償することができない。また、誤り訂正符号や符号化変調を用いることにより干渉を補償する方法がある。しかし、これらの方法は、受信信号における符号系列間の距離を広めることにより干渉の影響を軽減するだけであり、本質的に干渉補償を行っているわけではない。
【０００３】
これに対して、干渉信号を推定し、これを受信信号から差し引くことで干渉成分を除去するベクトル系列推定方法が提案されている。この方法では、干渉信号と希望信号の通信路インパルス応答を推定し、この推定結果に基づいて干渉信号と希望信号が推定される。このように、干渉成分を積極的に推定し、その影響を軽減させるため、強い干渉信号が存在する場合でも良好な干渉補償特性を得ることができる。但し、このベクトル系列推定方法では、事前に干渉信号の数を認識しておく必要がある。また、干渉信号と希望信号のレベルが近接している場合には、干渉信号と希望信号の区別がつきにくくなり、干渉補償能力が低下するという問題がある。
【０００４】
一方、スペクトラム拡散方式では、他のユーザの信号、即ち、他の拡散符号を用いるユーザの信号と干渉を起こした場合には、デコリレータにより、干渉信号と希望信号から構成される拡散符号系列の逆行列を入力信号系列に施して、干渉を補償する方法が知られている。この場合、デコリレータが用いる逆行列を変数とし、出力信号の干渉成分が最小となるようにこの変数を推定する最小二乗型干渉補償器等が用いられることがある。
【０００５】
また、スペクトラム拡散（ＣＤＭＡ）方式では、マルチステージ干渉キャンセラによる干渉補償方法が用いられることがある。この干渉補償方法では、マッチドフィルタと呼ばれる、符号系列をタップ係数とするトランスバーサルフィルタが、干渉信号を復調して硬判定の後再拡散し、伝送路のインパルス応答と畳み込むことにより、受信信号から干渉信号を除去する。そして、希望信号の符号系列を内蔵するマッチドフィルタが、この干渉の除去された信号を復調し、判定・再復調・インパルス応答との畳み込みを行って、受信信号から差し引くことにより干渉信号を除去する。更に、干渉信号の符号系列を内蔵するマッチドフィルタがこの干渉の除去された信号を復調し、判定・再復調・インパルス応答との畳み込みを行って、受信信号から差し引くことにより干渉信号を除去する。このような処理が繰り返されることにより、受信信号から干渉信号が除去される。
【０００６】
このマルチステージ干渉キャンセラは、基本的に、硬判定された信号を用いて、受信信号に含まれる干渉成分を除去し、干渉をある程度軽減させた後に、マッチドフィルタ受信することにより、伝送特性を向上させることができる。ＣＤＭＡでは、元来、各ユーザに割り当てられている拡散符号間にはある程度のハミング距離があるため、上述した方法により、比較的良好な伝送特性が得られる。但し、硬判定が行われるため、最適受信時の伝送特性より劣化している。
【０００７】
ところで、今後のマルチメディア通信においては、高速の信号伝送が必要となる。この場合には、ハードウェアの処理速度の限界よりもＣＤＭＡの拡散率を下げて通信を行う必要がある。しかし、ＣＤＭＡの拡散率を下げると干渉補償能力が低下するため、より強力な干渉補償を行う装置が必要となる。
【０００８】
また、移動体通信では、有線系よりも多くの加入者を抱えているため、１つの周波数帯域に多くのユーザの信号を収容すべく、空間的に離れた場所に同一の周波数を割り当てるセルラシステムが利用されている。このセルラシステムでは、サービス地域の環境に応じて、伝播が同一周波数を利用している他のサービス地域まで伝播することがある。
【０００９】
従って、セルラシステムではしばしば強い同一チャネル干渉が発生する。この場合に、アンテナの指向性を利用して干渉を軽減させることができる。例えば、端末や周辺機器の移動に応じて刻一刻と変動する無線伝播環境を伝送路とする移動体通信では、この変動に適応してアンテナの指向性を変化させるアダプティブアレーアンテナの適用が有効であることが知られている。
【００１０】
但し、アダプティブアレーアンテナでは、アンテナ素子数をＮとすると、Ｎ−１の干渉信号を抑圧することが可能であるが、それ以上の干渉信号が到来すると、著しく伝送特性が劣化することが知られている。この劣化を軽減するために、アダプティブアレーアンテナについてもマルチステージ化して干渉を抑圧する空間領域マルチステージ干渉キャンセラが提案されている。しかしながら、この方法は、上述したＣＤＭＡのマルチステージ干渉キャンセラにおける、干渉信号の復調、硬判定、及び、硬判定信号に基づき干渉成分の除去を行うＩＣＵ（Interference Canceling Unit ）の替わりにアダプティブアレーを適用したものである。従って、この空間領域マルチステージ干渉キャンセラは、ＣＤＭＡのマルチステージ干渉キャンセラと同様、硬判定しかできないため、最適受信ができずに伝送特性が劣化するという問題がある。特に、空間領域マルチステージ干渉キャンセラでは、ＣＤＭＡのマルチステージ干渉キャンセラのように符号間のハミング距離に相当するものが存在しないため、硬判定による伝送特性の劣化の度合いが大きい。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上記問題点を解決するものであり、その目的は、同一の伝送路に複数のユーザの信号が伝送される場合に、硬判定に伴う伝送特性劣化を抑制し、通信品質を向上することが可能な受信方法及び受信機を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するため、本発明は請求項１に記載されるように、Ｋ個の信号抽出手段と、信号推定手段とを備え、同一の伝送路を伝送される複数のユーザの信号のうちＫ個のユーザの信号を復調する受信機における受信方法において、前記受信機は、各信号抽出手段からの出力信号から該出力信号を送信したユーザの送信信号と受信信号との結合確率を導出するＫ個の結合確率導出手段と、各結合確率導出手段によって導出された結合確率を乗算する乗算手段とを備え、ｉ（１≦ｉ≦Ｋ）番目の信号抽出手段は、受信信号からｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号を抽出し、ｉ番目の結合確率導出手段は、信号推定手段によって推定されたｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号が送信された場合にｉ番目の信号抽出手段によって抽出されたｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号が得られる確率を導出し、乗算手段は、各結合確率導出手段によって導出された確率を乗算し、信号推定手段は、乗算手段によって算出された乗算値を最大にする１番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号を推定し、結合確率導出手段に出力するように構成される。
【００１３】
このような受信方法では、受信信号から所定数のユーザの信号を抽出し、これら抽出したユーザの信号と推定したユーザの信号との結合確率を最大にするように各ユーザの信号を推定することにより、硬判定に伴う伝送特性劣化を抑制し、通信品質を向上させることができる。特に、無線通信システムでは、多少の干渉条件下であっても高品質通信が可能になるため、同一周波数を利用する地域を従来よりも近づけることができ、面的な周波数利用効率を向上させることも可能となる。ここで、信号推定手段によって推定されたｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号が送信された場合にｉ番目の信号抽出手段によって抽出されたｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号が得られる確率とは、結合確率、条件確率と称されるものである。
【００１４】
また、移動体通信のように、伝送路状態が刻一刻と変動する環境では、各ユーザの信号の受信電力も同様に変動するため、どのユーザの信号を抽出すべきかについて、条件付確率が最大になるように決定して、更に尤度の高い復調を行うという観点から、本発明は請求項２に記載されるように、受信機は、ユーザ推定手段を更に備え、該ユーザ推定手段は、各結合確率導出手段によって導出された確率に基づいて、伝送路状態の変動に応じて信号抽出手段がどのユーザの信号を抽出すべきかを推定し、各信号抽出手段は、該推定結果に対応するユーザの信号を抽出するように構成することができる。
【００１５】
また、上記の目的を達成するため、本発明は請求項３に記載されるように、Ｋ個の信号抽出手段と、信号推定手段とを備え、同一の伝送路を伝送される複数のユーザの信号のうちＫ個のユーザの信号を復調する受信機における受信方法において、前記受信機は、各信号抽出手段からの出力信号から該出力信号を送信したユーザの送信信号と受信信号との結合確率の対数を導出するＫ個の対数尤度導出手段と、各結合確率導出手段によって導出された結合確率を加算する加算手段とを備え、ｉ（１≦ｉ≦Ｋ）番目の信号抽出手段は、受信信号からｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号を抽出し、ｉ番目の対数尤度導出手段は、信号推定手段によって推定されたｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号が送信された場合にｉ番目の信号抽出手段によって抽出されたｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号が得られる確率の対数を導出し、加算手段は、各対数尤度導出手段によって導出された対数を加算し、信号推定手段は、加算手段によって算出された加算値を最大にする１番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号を推定し、対数尤度導出手段に出力するように構成される。
【００１６】
このような受信方法では、受信信号から所定数のユーザの信号を抽出し、これら抽出したユーザの信号と推定したユーザの信号との結合確率の対数を最大にするように各ユーザの信号を推定することにより、硬判定に伴う伝送特性劣化を抑制し、通信品質を向上させることができる。併せて、結合確率をそのまま用いずに、その対数を算出することにより、受信機における演算量を低減させることができる。また、無線通信システムでは、多少の干渉条件下であっても高品質通信が可能になるため、同一周波数を利用する地域を従来よりも近づけることができ、面的な周波数利用効率を向上させることも可能となる。
【００１７】
また、請求項２に記載された発明と同様、どのユーザの信号を抽出すべきかについて、条件付確率が最大になるように決定して、更に尤度の高い復調を行うという観点から、本発明は請求項４に記載されるように、前記受信方法において、受信機は、ユーザ推定手段を更に備え、該ユーザ推定手段は、各対数尤度導出手段によって導出された対数に基づいて、伝送路状態の変動に応じて信号抽出手段がどのユーザの信号を抽出すべきかを推定し、各信号抽出手段は、該推定結果に対応するユーザの信号を抽出するように構成することができる。
【００１８】
また、アダプティブアレーのように信号の入射角に依存して所定の信号をキャンセルする信号抽出方法において、伝送路状態の変動に応じてアダプティブアレーのパラメータ（重み付け係数）を変更する観点から、本発明は請求項５に記載されるように、前記受信方法において、受信機は、Ｋ個の適応制御手段を更に備え、ｉ番目の適応制御手段は、受信信号と、信号推定手段からの確定したｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号とに基づいて、伝送路状態の変動に応じた重み付けのパラメータを決定し、ｉ番目の信号抽出手段は、ｉ番目の適応制御手段によって決定されたパラメータで受信信号に重み付けをするように構成することができる。
【００１９】
同様の観点から、本発明は請求項６に記載されるように、前記受信方法において、受信機は、Ｋ個の適応制御手段を更に備え、ｉ番目の適応制御手段は、受信信号と、信号推定手段からの確定していないｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号とに基づいて、伝送路状態の変動に応じた重み付けのパラメータを決定し、ｉ番目の信号抽出手段は、ｉ番目の適応制御手段によって決定されたパラメータで受信信号に重み付けをするように構成することができる。
【００２０】
更に同様の観点から、本発明は請求項７に記載されるように、前記受信方法において、受信機は、Ｋ個の適応制御手段を更に備え、ｉ番目の適応制御手段は、受信信号に基づいて、伝送路状態の変動に応じた重み付けのパラメータを決定し、ｉ番目の信号抽出手段は、ｉ番目の適応制御手段によって決定されたパラメータで受信信号に重み付けをするように構成することができる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を説明する。Ｎユーザが同時に同じチャネルを用いて信号伝送を行い、これら各信号のうちＫユーザの信号を復調するシステムを考える。このシステムにおける受信機は、Ｋユーザの信号（Ｋ個の信号）を分離するマルチチャネル（ここでは、Ｋチャネル）を形成し、これらマルチチャネルの出力信号を判定することにより、Ｋユーザの信号を正確に復調する。
【００２２】
ここで、時刻ｋにおける復調信号ベクトルＤｋをＤｋ＝［ｄ１（ｋ），ｄ１（ｋ−１），…，ｄ１（０），ｄ２（ｋ），…，ｄＫ（０）］Ｔと表し、マルチチャネル通過後の受信信号ＲｋをＲｋ＝［ｒ１（ｋ），ｒ２（ｋ−１），…，ｒＫ（０）］Ｔと表す。復調信号の誤り率を最小にする推定方法としては、ＭＡＰ（Maximum Apostriori Estimation ）推定法が知られている。このＭＡＰ推定法は、送受信信号の結合確率が最大になる送信信号系列を推定するものである。本実施形態では、受信機は、以下の式（１）で示される結合確率を最大にする送信信号系列を推定することになる。
【００２３】
Ｐ（ｒ１（ｋ）ｒ２（ｋ−１）…ｒＫ（０）ｄ１（ｋ）ｄ１（ｋ−１）…ｄＫ（ｋ）…ｄＮ（０）） （１）
ここで、式（１）をＢａｙｓの公式を用いて変形すると、
【００２４】
【数１】
となる。一般に、各ユーザの送信信号は互いに独立であるため、式（２）の最終項における結合確率は、
【００２５】
【数２】
となる。
【００２６】
通常、各ユーザの送信信号の生起確率は一様であるため、式（２）における式（３）の項の寄与は無視することができる。この条件の下での式（１）の結合確率、即ち条件付確率を最大にする送信信号系列は、最尤系列推定（ＭＬＳＥ：Maximum Likelihood Sequence Estimation）により推定される。本実施形態では、受信機における最尤系列推定により、以下の式（４）で示される条件付確率を最大にする送信信号系列が推定される。
【００２７】
【数３】
有限時間Ｌτ（シンボル）の時間分だけ記憶のある伝送路の場合、ある時刻ｋ以前のＬτ間の時間ウィンドウに含まれる信号だけが、時刻ｋにおける条件付確立に寄与する。従って、この場合には式（４）は以下のように書き換えられる。
【００２８】
【数４】
式（５）における条件付確率Ｐ（ｒｍ（ｋ）｜ｒｍ＋１（ｋ）…ｒＫ（ｋ）ｄｍ（ｋ）…ｄｍ（ｋ−Ｌτ）…ｄＮ（ｋ−Ｌτ））は、ｍ番目のチャネルの受信信号が、ｍ＋１番目以上のチャネルとｍ番目以上のチャネルの送信候補信号とにより推定されることを示す。言い換えれば、ｍ番目のチャネルは、ｍ−１番目以下のチャネルの信号から独立していることを意味する。これが尤度関数を用いてＭＬＳＥが行われる場合の条件となる。この条件の下、受信機が式（５）で示される条件付確率を最大にする送信信号系列を推定することにより、最も確からしいＫユーザの信号を復調することができる。なお、ＭＬＳＥの条件が満たされない場合には、受信機は、式（３）に従って、符号の送信確率を推定し、その送信確率に基づいて式（２）で示される確率を最大にする送信信号系列を推定することにより、最も確からしいＫユーザの信号を復調することができる。
【００２９】
式（５）の条件付確率を最大にする送信信号系列の推定方法としては、ベクトルビタビアルゴリズムやベクトル逐次復号アルゴリズムがある。ベクトルビタビアルゴリズムは、一定の演算量で処理を行うことができるが、ベクトル逐次アルゴリズムは、ＳＮＲ（信号対雑音電力比）に依存して演算量が変化するという特徴がある。
【００３０】
ベクトルビタビアルゴリズムは、［（ｒｍ＋１（ｋ）…ｒＫ（ｋ）ｄｍ（ｋ）…ｄｍ（ｋ−Ｌτ）…ｄＮ（ｋ−Ｌτ））という信号セットを１つの状態とみなし、この信号セットの全ての生起状態を発生させ、式（５）を最大にする信号セットを推定するものである。
【００３１】
一方、ベクトル逐次復号アルゴリズムは、幾つかの生き残りベクトルを発生させ、そのうちの最も確率が高い送信信号ベクトルに連なる時系列に従って時系列更新することにより、確からしさを計算し、時系列更新ベクトルと他の時系列更新されない生き残りベクトルとの確からしさを比較する。もし、他の生き残りベクトルが時系列更新ベクトルよりも確からしさが向上した場合には、その時系列更新は中止され、他の生き残りベクトルが新たに時系列更新される。このようにして、有限ブロック単位で送られる信号に対して復調が行われる。
【００３２】
このような送信信号系列の推定を行う場合には、送信信号系列と受信信号に関する結合確率が必要となる。例えば、既知の送信信号と受信信号から結合確率を求め、この結合確率により、送信信号系列を推定することができる。また、伝送路で付加される雑音の分布がガウス分布に従う場合には、確率密度関数を以下のように表すことができる。
【００３３】
【数５】
但し、
ｘｋ＝ａｙｋ＋ｎｋ （６．２）
である。ここで、添え字ｋは時刻を表している。また、ａは伝送路のインパルス応答、ｎｋは雑音、σは雑音の分散を示す。陸上移動通信のように受信機が常温によって暖められている場合には、信号に付加される雑音は、受信機内のＬＮＡ（Low Noise Amplifier ）から発せられるが薄雑音により決定される。従って、通常の伝送路を経た信号の確率分布は式（６．１）の関数を利用することができる。受信機において、直接に測定した確率分布、あるいは、式（６．１）から求められる確率分布を利用して、式（４）の条件付確率を算出し、この条件付確率を送信信号系列に対する尤度（確からしさ）とすることにより、送信信号系列を推定することができる。
【００３４】
ところで、受信機は、演算器により実現される回路、特に最近ではデジタル回路により構成される。この演算器は、主として積和演算器により構成されるため、受信機において式（６．１）の関数を直接取り扱うためには有理関数展開する必要があり、演算量が増加する場合がある。そこで、受信機における演算量を低減させるべく、式（６．１）の対数を算出する方法がある。この場合、式（４）は対数尤度Ｊｋとなり、以下のように表される。
【００３５】
【数６】
【００３６】
【数７】
以下、結合確率を算出し、この結合確率を最大にする送信信号系列を推定する第１実施例と、対数尤度を算出し、この対数尤度を最大にする送信信号系列を推定する第２実施例について説明する。
【００３７】
図１は、結合確率を最大にする送信信号系列を推定する第１実施例における受信機の第１の構成例を示す図である。同図に示す受信機は、例えば無線通信システムにおける基地局であり、同一の無線チャネルを伝送されるＮユーザの信号のうち１番目のユーザ乃至Ｋ（Ｋ≧２）番目のユーザの信号を復調する。この受信機は、入力端子１、Ｋ段の信号抽出器（Extractor ）２−１〜２−Ｋ、Ｋ段の条件付確率推定器（Joint probability calculation ）３−１〜３−Ｋ、乗算器４、系列推定器５、出力端子６−１〜６−Ｋを備えて構成される。
【００３８】
入力端子１には、同一の無線チャネルを伝送されるＮユーザの信号が入力される。信号抽出器２−１〜２−Ｋは、これらＮユーザの信号から所定のユーザの信号のみを抽出する。具体的には、信号抽出器２−ｉ（ｉ番目の信号抽出器）は、ｉ番目〜Ｋ番目のユーザの信号を抽出する。
【００３９】
これら信号抽出器２−１〜２−Ｋは、アダプティブアレー、ＣＤＭＡ通信に用いられる直交化フィルタ、変形デコリレータ等の適用により実現される。アダプティブアレーを適用する場合には、干渉信号にヌルを向けることにより、干渉信号を受信することなく希望する信号を受信することができる。直交化フィルタを適用する場合には、所定の信号群の符号を出力し、それ以外の信号群の符号には直交するようにフィルタの係数を決定すればよい。また、変形デコリレータを適用する場合には、全てのユーザの符号のうち、所定数のユーザの符号をユーザ用のマッチドフィルタで受信し、その符号間の相関行列の逆行列をこれらマッチドフィルタの出力信号に施すことにより、有限の信号についてのみ直交化される。有限の信号についてのみ直交化されるため、その他の信号を受信することができる。
【００４０】
条件付確率推定器３−１〜３−Ｋは、同一段の信号抽出器２−１〜２−Ｋによって抽出されたユーザの信号と、後述する系列推定器５によって推定されたユーザの信号とに基づいて、条件付確率を導出する。この条件付確率は、系列推定器５によって推定されたユーザの信号が送信機（図示せず）から送信された場合に、信号抽出器によって抽出されたユーザの信号が得られる確率を示しており、上述した式（２）あるいは式（４）により求められる。具体的には、条件付確率推定器３−ｉ（ｉ番目の条件付確率推定器）は、系列推定器５によって推定されたｉ番目〜Ｋ番目のユーザの信号（仮判定値）が送信された場合に、信号抽出器２−ｉによって抽出されたｉ番目〜Ｋ番目のユーザの信号が得られる確率（結合確率、条件付確率）を導出する。
【００４１】
乗算器４は、各条件付確率推定器３−１〜３−Ｋによって導出された条件付確率を乗算する。系列推定器５は、この乗算値が最大になるように、即ち、各条件付確率推定器３−１〜３−Ｋによって導出された条件付確率が最大になるように、ユーザ毎の送信信号系列を推定する。
【００４２】
具体的には、系列推定器５は、乗算器４によって算出された乗算値が最大でない場合には、１番目〜Ｋ番目のユーザのそれぞれについての信号系列（仮判定値）を推定し、各条件付確率推定器３−１〜３−Ｋに出力する。各条件付確率推定器３−１〜３−Ｋは、この信号系列と同一段の信号抽出器２−１〜２−Ｋによって抽出されたユーザの信号とに基づいて、条件付確率を導出し、乗算器４は、これら各条件付確率を乗算する。そして、系列推定器５は、乗算器４によって算出された乗算値が最大でない場合には、再び信号系列を推定し、各条件付確率推定器３−１〜３−Ｋに出力する。
【００４３】
このような動作が繰り返され、乗算器４によって算出された乗算値が最大になった場合には、系列推定器５は、直前に推定した各信号系列を１番目〜Ｋ番目のユーザの送信信号系列として確定し、出力端子６−１〜６−Ｋから出力する。
【００４４】
このように、本実施例の受信機は、受信信号から所定数のユーザの信号を抽出し、これら抽出したユーザの信号と推定したユーザの信号との結合確率を最大にするように各ユーザの信号を推定しており、硬判定に伴う伝送特性劣化を抑制し、通信品質を向上させることができる。特に、本実施例の受信機を無線通信システムにおける基地局等に適用した場合には、多少の干渉条件下であっても高品質通信が可能になるため、同一周波数を利用する地域を従来よりも近づけることができ、面的な周波数利用効率を向上させることも可能となる。
【００４５】
ところで、移動体通信では、端末や周辺機器の移動に応じて伝送路状態が刻一刻と変動する。このため、アダプティブアレーのように信号の入射角に依存して所定の信号をキャンセルする信号抽出方法では、伝送路状態の変動に応じてアダプティブアレーのパラメータ（重み付け係数）を変更する必要がある。
【００４６】
図２は、第１実施例における受信機の第２の構成例であり、信号抽出器の係数を受信信号と系列推定器からの信号系列とに基づいて適応的に推定する受信機の構成例を示す図である。図２に示す受信機は、図１に示す受信機と比較すると、Ｋ段の適応制御器（Adaptive Cont.）７−１〜７−Ｋが付加されている。これら適応制御器７−１〜７−Ｋは、受信信号と系列推定器５からの信号系列とに基づき、伝送路状態の変動に応じて同一段の信号抽出器２−１〜２−Ｋのパラメータを適応的に推定する。系列推定器５からの信号系列は、ユーザの送信信号系列として確定された信号系列でも、確定していない信号系列でも良い。信号抽出器２−１〜２−Ｋは、これら推定されたパラメータを用いて受信信号の重み付けを行う。
【００４７】
図３は、第１実施例における受信機の第３の構成例であり、信号抽出器の係数を受信信号のみに基づいて適応的に推定する受信機の構成例を示す図である。図３に示す受信機は、図１に示す受信機と比較すると、適応制御器（Blind Separator ）８が付加されている。この適応制御器８は、受信信号に基づき、伝送路状態の変動に応じて各信号抽出器２−１〜２−Ｋのパラメータを適応的に推定する。信号抽出器２−１〜２−Ｋは、この推定されたパラメータを用いて受信信号の重み付けを行う。
【００４８】
また、移動体通信のように、伝送路状態が刻一刻と変動する環境では、各ユーザの信号の受信電力も同様に変動する。従って、各信号抽出器２−１〜２−Ｋからどの信号を抽出すべきかについて、上述した式（４）の条件付確率が最大になるように決定することにより、更に尤度の高い復調が可能となる。即ち、信号抽出器２が出力する信号に対応するユーザ群の状態を式（１）の結合確率が最大になるように決定することにより、通信品質を更に向上させることができる。
【００４９】
図４は、第１実施例における受信機の第２の構成例であり、ダイナミックな信号の変動に伴い、信号抽出器から出力されるユーザの信号を切り替える受信機の構成例を示す図である。図４に示す受信機は、図１に示す受信機と比較すると、状態推定器９、スイッチ回路１０−１〜１０−Ｋ−１が付加されている。状態推定器９は、所定時間毎、あるいはパケット通信のように離散的な通信が開始される毎に、信号抽出器２−１〜２−Ｋからどのユーザの信号を抽出すべきかについて、条件付確率推定器３−１〜３−Ｋによって導出された条件付確率が最大になるように決定する。信号抽出器２−１〜２−Ｋは、この決定に基づき、所定のユーザ群の信号を出力する。スイッチ回路１０−１〜１０−Ｋ−１は、信号抽出器２−１〜２−Ｋから条件付確率推定器３−１〜３−Ｋに入力される信号と、系列推定器５から条件付確率推定器３−１〜３−Ｋに入力される送信系列とが同一のユーザ群になるように、出力信号を切り替える。例えば、スイッチ回路１０−１は、信号抽出器２−２から条件付確率推定器３−２に入力される信号と、系列推定器５から条件付確率推定器３−２に入力される送信系列とが同一のユーザ群になるように、出力信号を切り替える。
【００５０】
また、信号抽出器の係数を適応的に推定するとともに、信号抽出器が出力するユーザの信号を切り替えるようにすることもできる。図５は、第１実施例における受信機の第５の構成例であり、信号抽出器の係数を受信信号と系列推定器からの信号系列とに基づいて適応的に推定するとともに、信号抽出器が出力するユーザの信号を切り替える受信機の構成例を示す図である。図５に示す受信機は、図１に示す受信機と比較すると、Ｋ段の適応制御器（Adaptive Cont.）７−１〜７−Ｋ、状態推定器９、スイッチ回路１０−１〜１０−Ｋ−１が付加されている。これら適応制御器７−１〜７−Ｋ、状態推定器９、スイッチ回路１０−１〜１０−Ｋ−１は、上述した図２及び図４における動作と同様であるので、その説明は省略する。
【００５１】
一方、図６は、第１実施例における受信機の第６の構成例であり、信号抽出器の係数を受信信号のみに基づいて適応的に推定するとともに、信号抽出器が出力するユーザの信号を切り替える受信機の構成例を示す図である。図６に示す受信機は、図１に示す受信機と比較すると、適応制御器（Blind Separator ）８、状態推定器９、スイッチ回路１０−１〜１０−Ｋ−１が付加されている。これら適応制御器８、状態推定器９、スイッチ回路１０−１〜１０−Ｋ−１は、上述した図３及び図４における動作と同様であるので、その説明は省略する。
【００５２】
次に、対数尤度を算出し、この対数尤度を最大にする送信信号系列を推定する第２実施例について説明する。図７は、対数尤度を最大にする送信信号系列を推定する第２実施例における受信機の第１の構成例を示す図である。同図に示す受信機は、第１実施例における受信機と同様、例えば無線通信システムにおける基地局であり、同一の無線チャネルを伝送されるＮユーザの信号のうち１番目のユーザ乃至Ｋ（Ｋ≧２）番目のユーザの信号を復調する。この受信機は、入力端子２１、Ｋ段の信号抽出器（Extractor ）２２−１〜２２−Ｋ、Ｋ段の尤度推定器（metric generator）２３−１〜２３−Ｋ、加算器２４、系列推定器２５、出力端子２６−１〜２６−Ｋを備えて構成される。
【００５３】
入力端子２１には、同一の無線チャネルを伝送されるＮユーザの信号が入力される。信号抽出器２２−１〜２２−Ｋは、第１実施例における信号抽出器２−１〜２−Ｋと同様、入力端子２１に入力されたＮユーザの信号から所定のユーザの信号のみを抽出する。
【００５４】
尤度推定器２３−１〜２３−Ｋは、同一段の信号抽出器２２−１〜２２−Ｋによって抽出されたユーザの信号と、後述する系列推定器２５によって推定されたユーザの信号とに基づいて、条件付確率の対数（以下、「対数尤度」と言う。）を導出する。
【００５５】
加算器２４は、各尤度推定器２３−１〜２３−Ｋによって導出された対数尤度を加算する。系列推定器２５は、この加算値が最大になるように、即ち、各尤度推定器２３−１〜２３−Ｋによって導出された対数尤度が最大になるように、ユーザ毎の送信信号系列を推定する。
【００５６】
具体的には、系列推定器２５は、第１実施例における系列推定器５と同様、加算器２４によって算出された加算値が最大でない場合には、１番目〜Ｋ番目のユーザのそれぞれについての信号系列を推定し、各尤度推定器２３−１〜２３−Ｋに出力する。各尤度推定器２３−１〜２３−Ｋは、この信号系列と同一段の信号抽出器２２−１〜２２−Ｋによって抽出されたユーザの信号とに基づいて、対数尤度を導出し、加算器２４は、これら各対数尤度を加算する。そして、系列推定器２５は、加算器２４によって算出された加算値が最大でない場合には、再び信号系列を推定し、各尤度推定器２３−１〜２３−Ｋに出力する。
【００５７】
このような動作が繰り返され、加算器２４によって算出された加算値が最大になった場合には、系列推定器２５は、直前に推定した各信号系列を１番目〜Ｋ番目のユーザの送信信号系列として確定し、出力端子２６−１〜２６−Ｋから出力する。
【００５８】
このように、本実施例の受信機は、受信信号から所定数のユーザの信号を抽出し、これら抽出したユーザの信号と推定したユーザの信号との結合確率の対数を最大にするように各ユーザの信号を推定しており、硬判定に伴う伝送特性劣化を抑制し、通信品質を向上させることができる。併せて、結合確率をそのまま用いずに、その対数を算出することにより、受信機における演算量を低減させることができる。また、第１実施例における受信機と同様、本実施形態の受信機を無線通信システムにおける基地局等に適用した場合には、多少の干渉条件下であっても高品質通信が可能になるため、同一周波数を利用する地域を従来よりも近づけることができ、面的な周波数利用効率を向上させることも可能となる。
【００５９】
なお、上述した第１実施例と同様、アダプティブアレーのように信号の入射角に依存して所定の信号をキャンセルする信号抽出方法では、伝送路状態の変動に応じてアダプティブアレーのパラメータ（重み付け係数）を変更する必要がある。
【００６０】
図８は、第２実施例における受信機の第２の構成例であり、信号抽出器の係数を受信信号と系列推定器からの信号系列とに基づいて適応的に推定する受信機の構成例を示す図である。図８に示す受信機は、図７に示す受信機と比較すると、Ｋ段の適応制御器（Adaptive Cont.）２７−１〜２７−Ｋが付加されている。これら適応制御器２７−１〜２７−Ｋは、第１実施例における適応制御器７−１〜７−Ｋと同様、受信信号と系列推定器２５からの信号系列とに基づき、伝送路状態の変動に応じて同一段の信号抽出器２２−１〜２２−Ｋのパラメータを適応的に推定する。系列推定器２５からの信号系列は、ユーザの送信信号系列として確定された信号系列でも、確定していない信号系列でも良い。信号抽出器２２−１〜２２−Ｋは、これら推定されたパラメータを用いて受信信号の重み付けを行う。
【００６１】
図９は、第２実施例における受信機の第３の構成例であり、信号抽出器の係数を受信信号のみに基づいて適応的に推定する受信機の構成例を示す図である。図９に示す受信機は、図７に示す受信機と比較すると、適応制御器（Blind Separator ）２８が付加されている。この適応制御器２８は、第１実施例における適応制御器８と同様、受信信号に基づき、伝送路状態の変動に応じて各信号抽出器２２−１〜２２−Ｋのパラメータを適応的に推定する。信号抽出器２２−１〜２２−Ｋは、この推定されたパラメータを用いて受信信号の重み付けを行う。
【００６２】
また、上述した第１実施例と同様に、伝送路状態が刻一刻と変動する環境においては各ユーザの信号の受信電力も同様に変動することに伴い、各信号抽出器２２−１〜２２−Ｋからどの信号を抽出すべきかについて、上述した式（４）の対数尤度が最大になるように、即ち、信号抽出器２２が出力する信号に対応するユーザ群の状態を式（１）の結合確率が最大になるように決定することにより、通信品質を更に向上させることができる。
【００６３】
図１０は、第２実施例における受信機の第４の構成例であり、ダイナミックな信号の変動に伴い、信号抽出器が出力するユーザの信号を切り替える受信機の構成例を示す図である。図１０に示す受信機は、図７に示す受信機と比較すると、状態推定器２９、スイッチ回路３０−１〜３０−Ｋ−１が付加されている。状態推定器２９は、第１実施例における状態推定器９と同様、所定時間毎、あるいはパケット通信のように離散的な通信が開始される毎に、信号抽出器２２−１〜２２−Ｋからどのユーザの信号を抽出すべきかについて、尤度推定器２３−１〜２３−Ｋによって導出された対数尤度が最大になるように決定する。信号抽出器２２−１〜２２−Ｋは、この決定に基づき、所定のユーザ群の信号を出力する。スイッチ回路３０−１〜３０−Ｋ−１は、第１実施例におけるスイッチ回路１０−１〜１０−Ｋ−１と同様、信号抽出器２２−１〜２２−Ｋから尤度推定器２３−１〜２３−Ｋに入力される信号と、系列推定器２５から尤度推定器２３−１〜２３−Ｋに入力される送信系列とが同一のユーザ群になるように、出力信号を切り替える。
【００６４】
また、信号抽出器の係数を適応的に推定するとともに、信号抽出器が出力するユーザの信号を切り替えるようにすることもできる。図１１は、第２実施例に置ける受信機の第５の構成例であり、信号抽出器の係数を受信信号と系列推定器からの信号系列とに基づいて適応的に推定するとともに、信号抽出器が出力するユーザの信号を切り替える受信機の構成例を示す図である。図１１に示す受信機は、図７に示す受信機と比較すると、Ｋ段の適応制御器（Adaptive Cont.）２７−１〜２７−Ｋ、状態推定器２９、スイッチ回路３０−１〜３０−Ｋ−１が付加されている。これら適応制御器２７−１〜２７−Ｋ、状態推定器２９、スイッチ回路３０−１〜３０−Ｋ−１は、上述した図８及び図１０における動作と同様であるので、その説明は省略する。
【００６５】
一方、図１２は、第２実施例に置ける受信機の第６の構成例であり、信号抽出器の係数を受信信号のみに基づいて適応的に推定するとともに、信号抽出器が出力するユーザの信号を切り替える受信機の構成例を示す図である。図１２に示す受信機は、図７に示す受信機と比較すると、適応制御器（Blind Separator ）２８、状態推定器２９、スイッチ回路３０−１〜３０−Ｋ−１が付加されている。これら適応制御器２８、状態推定器２９、スイッチ回路３０−１〜３０−Ｋ−１は、上述した図９及び図１０における動作と同様であるので、その説明は省略する。
【００６６】
次に、上述した第１及び第２の実施例における受信機を構成する各機能ブロックについてその詳細を説明する。
【００６７】
図１３は、信号抽出器の第１の構成例を示す図である。同図に示す信号抽出器は、４素子のフェーズドアレーアンテナを用いた場合の構成であり、アレーアンテナの給電点５１−１〜５１−４、係数メモリ素子５２−１〜５２−４、乗算器５３−１〜５３−４、加算器５４、出力端子５５を備えて構成される。この信号抽出器は、通常のフィールドアレーと同様の構成であるため、所定方向の信号のみを取り込み、それ以外の方向の信号をキャンセルするように動作する。
【００６８】
図１４は、信号抽出器の第２の構成例であり、係数を適応的に推定する場合における構成例を示す図である。同図に示す信号抽出器は、図１３に示す信号抽出器と同様、４素子のフェーズドアレーアンテナを用いた場合の構成であり、アレーアンテナの給電点５１−１〜５１−４、乗算器５３−１〜５３−４、加算器５４、出力端子５５、入力信号出力端子５６、係数入力端子５７、出力信号の適応制御器への出力端子５８を備えて構成される。入力信号（受信信号）は入力信号出力端子５６から適応制御器に出力される。また、適応制御器からの重み付け係数は係数入力端子５７から入力される。信号抽出器は、これら重み付け係数により適応的なビーム形成を行い、信号を出力する。
【００６９】
図１５は、適応制御器の第１の構成例であり、図１４の信号抽出器を用いた場合の構成例を示す図である。同図に示す適応制御器は、重み付け係数出力端子６１、信号入力端子６２、信号抽出器出力信号入力端子６３、加算器６４、乗算器６５−１〜６５−Ｋ、系列推定器からの仮判定値入力端子６６−１〜６６−Ｋ＋１、減算器６７、適応アルゴリズム部（Adaptive Algorithm）６８を備えて構成される。この適応制御器は、系列推定器からの仮判定値に対して重み付け加算を行うことにより、信号抽出器の出力信号のレプリカを生成する。そして、適応制御器は、このレプリカと信号抽出器の出力信号との誤差電力の平均が最小になるように、適応アルゴリズム部６８により重み付け係数の制御を行う。これにより、レプリカと信号抽出器の出力信号との誤差が最小になるように重み付け係数が制御されるため、信号抽出器からは仮判定値入力端子６６−１〜６６−Ｋ＋１に関わる信号のみが出力される。
【００７０】
このとき、適応アルゴリズム部６８には、最小二乗平均誤差（ＭＭＳＥ：Minimum Mean Square Error ）規範に基づくアルゴリズム等が適用される。以下においては、ＭＭＳＥ規範に基づく代表的なアルゴリズムであるＬＭＳ（Least Mean Square ）が適用される場合を説明する。
【００７１】
アレーアンテナの給電素子の受信信号をｕｉ（ｋ）とし（ｉは給電素子の番号）、信号抽出器の出力信号をｒｋとすると、
【００７２】
【数８】
但し、ｖｋ，ｊ（ｉ）は信号抽出器内の乗算器に対する重み付け係数、Ｎｅｌはアンテナ素子数を示す。このとき、仮判定値入力端子６６−Ｋ＋１からの仮判定値がｄｉ（ｋ）である場合、レプリカと信号抽出器の出力信号との誤差は以下のように表される
【００７３】
【数９】
但し、ｄｉ（ｋ）はｉ番目のユーザの時刻ｋにおける仮判定値を示す。このとき、重み付け係数は以下の式（１０）により更新される。
【００７４】
【数１０】
式（１０）において＊は複素共役を示し、μはステップサイズパラメータと呼ばれる０＜μ＜１の定数を示す。
【００７５】
また、図３や図９に示す受信機で用いられるブラインド型の適応制御器としての構成例としては、超分解能到来方向推定法の適用がある。以下においては、代表的な超分解能到来方向推定法であるＭＵＳＩＣ法について説明する。ＭＵＳＩＣ法では、アレーアンテナの入力信号ベクトルの相関行列Ｒを求め、その平均値を固有値分解する。式で表すと、
【００７６】
【数１１】
Ｒ＝ＵΓＵＨ Γ＝ｄｉａｇ（λ１ λ２ … λｅｌ） （１２）
式（１２）において、Ｕはユニタリ行列、ｄｉａｇ（…）は括弧内のベクトルを対角要素とする対角行列を表している。但し、括弧内の値λｉは相関行列の固有値を表している。アンテナの素子数がユーザの数Ｋより少ない場合には、
λ１＞…＞λＫ＞＞λＫ＋１＞λｅｌ （１３）
なる関係となる。
【００７７】
そこで、各々の固有値λｉに対応した固有ベクトルをｕｉとすると、各重み付け係数を以下のように設定することができる。
【００７８】
【数１２】
図１６は、尤度推定器の構成例を示す図である。同図に示す尤度推定器は、入力端子７１、実数部の２乗値を演算する演算回路７２、虚数部の２乗値を演算する演算回路７３、加算器７４、スカラ出力端子７５を示す。一般に通信システムでは、受信信号は等化低域系で表現されるため、各変数は複素数で表される。このため、尤度推定器は複素数の包絡線の２乗値を演算する。
【００７９】
図１７は、スイッチ回路の構成例を示す図である。同図に示すスイッチ回路は、ｉ個の入力信号に対してｉ−１個の信号を出力するものであり、入力端子８１−１〜８１−ｋ、スイッチ回路本体８２、ノード８３−１〜８３−ｋ、８４−１〜８４−ｋ、スイッチ制御端子８５、出力端子８６−１〜８６−ｉ−１を備えて構成される。図１７に示す例では、入力端子８１−２からの信号が断となり、それ以外の信号が出力される。
【００８０】
図１７に示すスイッチ回路を制御する状態推定器は、時刻ｋのユーザベクトル状態をｓｋ（ｍ）＝［ｄｉ（ｋ），…，ｄｊ（ｋ）］とすると、以下の式（１５）に定義されるｍを推定することになる。
【００８１】
【数１３】
ｓｋ（ｍ）はＫ個のユーザデータの入れ替えによって生成されるため、ｍは
【００８２】
【数１４】
だけ存在する。なお、Ｐ（・）は式（１）で定義され、図１における乗算器４の出力信号を示す。このとき、図１７のスイッチ回路は、入力されるｉ個のユーザベクトルの上位ｉ−１個だけを通過させる。但し、ユーザベクトルｓｋ（ｍ）の上位ｉ−１個がどのユーザに相当するかは、ｍによって異なる。
【００８３】
図１８は、信号推定器の第１の構成例を示す図である。同図に示す信号推定器は、２ユーザで、各ユーザが４値変調を用い、且つ、伝送路に記憶のない場合の例である。この信号推定器は、入力端子９１、最低値検出器９２、リセット端子９３、バイナリカウンタ９４−１、９４−２、メモリ回路９５−１、９５−２、仮判定値出力端子９７−１、９７−２、復調信号出力端子９９−１、９９−２を備えて構成されている。最低値検出器９２、バイナリカウンタ９４−１、９４−２は、シンボル周期毎にリセット端子９３からのリセット信号に同期してリセットされる。従って、最低値検出器９２は、１シンボル内の最低値を検出することになる。同図におけるｆｃはシンボル周波数を示しているので、２個のバイナリカウンタ９４−１、９４−２は、４相変調における全てのパターンを発生する。このため、最低値検出器９２は、２ユーザの送信可能性のある全ての信号パターンの中で最低の組み合わせを推定し、その値をメモリ回路９５−１、９５−２から検索し、復調信号出力端子９９−１、９９−２から出力する。
【００８４】
図１９は、信号抽出器の第３の構成例を示す図である。同図に示す信号抽出器は、信号入力端子１０１−１〜１０１−Ｎ、タップ付遅延線フィルタによって構成されるフィードフォワードフィルタ１０２−１〜１０２−Ｎ、加算器１０３、信号出力端子１０４を備えて構成される。この信号抽出器は、図１４に示す信号抽出器とは異なり、時間軸上の操作が可能であるため、単一の空間ビームだけでなく、時空間のビームを形成することができる。従って、高速通信において発生するマルチパス波に対して有効なビーム形成を通じて信号抽出を行うことが可能になるという利点がある。
【００８５】
図２０は、図１９に示す信号抽出器で用いられるタップ付遅延線フィルタの構成例を示す図である。図２０に示すタップ付遅延線フィルタは、信号入力端子１１１、遅延素子１１２−１〜１１２−４、乗算器１１３−１〜１１３−４、乗算器の主無付け係数入力端子１１４−１〜１１４−４、加算器１１５、信号出力端子１１６を備えて構成される。
【００８６】
図２１は、信号抽出器の第４の構成例であり、図１９に示す信号抽出器の係数を適応的に推定する場合の構成例を示す図である。図２１に示す信号抽出器は、入力端子１２１−１〜１２１−Ｎ、図２０に示すタップ付遅延線フィルタにより構成されるフィードフォワードフィルタ１２２−１〜１２２−Ｎ、適応制御器への入力信号出力端子１２３、適応制御器からの係数入力端子１２４、加算器１２５、信号出力端子１２６、適応制御器への出力信号出力端子１２７を備えて構成されている。
【００８７】
図２２は、適応制御器の第２の構成例であり、図２１の信号抽出器を用いた場合の適応制御器の構成例を示す図である。図２２に示す適応制御器は、信号抽出器への係数出力端子１３１、信号抽出器からの信号出力端子１３２、加算器１３４、減算器１３５、図２０に示すタップ付遅延線フィルタにより構成されるフィードフォワードフィルタ１３６−１〜１３６−Ｎ、信号推定器からの仮判定値入力端子１３７−１〜１３７−Ｋ＋１、適応アルゴリズム部１３８を備えて構成されている。
【００８８】
適応アルゴリズム部１３８には、図１５に示す適応アルゴリズム部６８と同様、規範に基づくアルゴリズム等が適用される。例えば、ＬＭＳが適用される場合には、適応アルゴリズム部１３８は、式（８）、式（１０）における変数ｖｉ，ｊ（ｋ）とｗｉ，ｊ（ｋ）をタップ付遅延線フィルタに合わせて、ベクトルに拡張することにより、容易にアルゴリズムを導くことができる。
【００８９】
図２３は、系列推定器の第２の構成例であり、図１９や図２１に示す信号抽出器を用いた場合の構成例を示す図である。図２３に示す信号推定器は、２ユーザで、各ユーザが４値変調を用い、且つ、伝送路に１シンボル遅延波がある場合の例である。この信号推定器は、入力端子１４１、最低値検出器１４２、リセット端子１４３、バイナリカウンタ１４４−１、１４４−２、メモリ回路１４５−１、１４５−２、仮判定値出力端子１４７−１、１４７−２、復調信号出力端子１４９−１、１４９−２を備えて構成されている。最低値検出器１４２、バイナリカウンタ１４４−１、１４４−２は、シンボル周期毎にリセット端子１４３からのリセット信号に同期してリセットされる。従って、最低値検出器１４２は、１シンボル内の最低値を検出することになる。同図におけるｆｃはシンボル周波数を示しているので、２個のバイナリカウンタ１４４−１、１４４−２は、４相変調における全てのパターンを発生する。このため、最低値検出器１４２は、２ユーザの送信可能性のある全ての信号パターンの中で最低の組み合わせを推定し、その値をメモリ回路１４５−１、１４５−２から検索し、復調信号出力端子１４９−１、１４９−２から出力する。
【００９０】
図２４は、信号抽出器の第５の構成例であり、ＣＤＭＡ通信における構成例を示す図である。同図に示す信号抽出器は、信号入力端子２０１、逆拡散を行うマッチドフィルタ２０２、直交化フィルタ２０３、逆拡散後の信号を出力する信号出力端子２０４、直交化フィルタへの係数入力端子２０５、信号出力端子２０６を備えて構成されている。この信号抽出器では、抽出したい信号の符号系列をタップ係数とするマッチドフィルタ２０２により逆拡散した後に、その出力に含まれる不要な干渉成分を直交化フィルタ２０３によりフィルタリングすることにより、所望の信号群だけを得ることが可能になる。
【００９１】
図２５は、信号抽出器の第６の構成例であり、図２４に示すマッチドフィルタ２０２と直交化フィルタ２０３とを１つの直交化フィルタに統合した場合の構成例を示す図である。図２５に示す信号抽出器は、信号入力端子２１１、直交化フィルタ２１３、受信信号の適応制御器への出力端子２１４、直交化フィルタへの係数入力端子２１５、信号出力端子２０６を備えて構成されている。
【００９２】
図２６は、適応制御器の第３の構成例であり、図２４や図２５に示す信号抽出器を用いた場合の構成例を示す図である。図２６に示す適応制御器は、信号抽出器への係数出力端子２２１、信号抽出器からの信号出力端子２２２、加算器２２４、減算器２２５、乗算器２２６−１〜２２６−Ｋ、信号推定器からの仮判定値入力端子２２７−１〜２２７−Ｋ＋１、適応アルゴリズム部２２８を備えて構成されている。この適応制御器は、式（９）におけるＳｋ（ｉ）を乗算器２２６−１からの信号とみなし、式（１０）におけるＵｉ（ｋ）を図２５に示す直交化フィルタ２１３のタップ付遅延線のシフトレジスタへのデータベクトルとみなせば、形式的には式（１０）を用いて係数推定を行うことが可能となる。
【００９３】
図２７は、信号抽出器の第７の構成例であり、修正デコリレータを適用した場合の構成例を示す図である。同図に示す信号抽出器は、信号入力端子２３１、逆拡散を行うマッチドフィルタ２３２−１〜２３２−ｉ、内積演算を行う内積演算器２３４、符号間の相関行列を演算し、その逆行列を構成する所定のベクトルを出力する相関行列演算器２３５、信号出力端子２３６を備えて構成されている。この信号抽出器は、１〜ｉの符号間の相関行列を演算し、その逆行列の所定のベクトルをマッチドフィルタと内積演算することにより、所望の信号に対する１〜Ｉの相互相関に関する項をキャンセルすることができるため、アンテナ同様に幾つかのユーザ群の信号だけを抽出することができる。
【００９４】
図２８は、図２７に示す信号抽出器で用いられる内積演算器の構成例を示す図である。図２８に示す内積演算器は、信号入力端子２４１−１〜２４１−４、乗算器２４２−１〜２４２−４、加算器２４３、出力端子２４４を備えて構成される。
【００９５】
図２９は、信号抽出器の第８の構成例であり、ＣＤＭＡ通信における構成例を示す図である。同図に示す信号抽出器は、系列推定器からの仮判定値入力端子２５１−ｉ〜２５１−Ｋ、マッチドフィルタ２５２−ｉ〜２５２−Ｋ、ｉ〜Ｋのキャリア位相入力端子２５３−ｉ〜２５３−Ｋ、乗算器２５４−ｉ〜２５４−Ｋ、加算器２５５、信号入力端子２５６、減算器２５７、信号出力端子２５８を備えて構成されている。
【００９６】
図３０は、図２９に示す信号抽出器で用いられるキャリア位相推定器の構成例を示す図である。図３０に示すキャリア位相推定器は、信号入力端子２６１、所定の拡散符号をタップ係数とするマッチドフィルタ２６２、系列推定器からの推定送信信号入力端子２６３、乗算器２６４、低域通過フィルタ２６５、信号出力端子２６６を備えて構成される。
【００９７】
図３１は、図１１に示す受信機において、図２１に示す信号抽出器、図２２に示す適応制御器、図２３に示す系列推定器を適用した場合の特性と、アダプティブアレーを適用した場合の特性の一例である。図３１は、４素子アレーアンテナが利用される場合の一例である。伝送路はフラットレイリーフェージングチャネルの場合と、２パスレイリーフェージングの場合とが示されている。また、変調方式はＱＰＳＫが用いられている。
【００９８】
【発明の効果】
上述の如く、高速通信を行う通信システムでは、様々な干渉によって信号品質が劣化する。特に、マルチメディア通信では、多様な信号伝送速度を有する信号が混在することが予想され、その場合には、高速信号が遅速信号に対して大きな干渉を与える。また、無線通信、特に移動通信では、周波数利用効率を向上させるため、離れた地域で同一周波数を利用するセルラシステムが適用されるため、信号が同一周波数を使用する他の地域まで届いてしまい、同一チャネル干渉が発生する場合がある。そこで、本発明の受信機を適用することにより、理論上限の干渉補償が可能となるため、通信品質を向上することができる。加えて、無線通信システムでは、本発明の受信方法を適用することにより、多少の干渉条件下であっても高品質通信が可能となるため、同一周波数を利用する地域を従来ほど話す必要がなくなる。従って、面的な周波数利用効率を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】結合確率を最大にする送信信号系列を推定する第１実施例における受信機の第１の構成例を示す図である。
【図２】第１実施例における受信機の第２の構成例を示す図である。
【図３】第１実施例における受信機の第３の構成例を示す図である。
【図４】第１実施例における受信機の第４の構成例を示す図である。
【図５】第１実施例における受信機の第５の構成例を示す図である。
【図６】第１実施例における受信機の第６の構成例を示す図である。
【図７】対数尤度を最大にする送信信号系列を推定する第２実施例における受信機の第１の構成例を示す図である。
【図８】第２実施例における受信機の第２の構成例を示す図である。
【図９】第２実施例における受信機の第３の構成例を示す図である。
【図１０】第２実施例における受信機の第４の構成例を示す図である。
【図１１】第２実施例における受信機の第５の構成例を示す図である。
【図１２】第２実施例における受信機の第６の構成例を示す図である。
【図１３】信号抽出器の第１の構成例を示す図である。
【図１４】信号抽出器の第２の構成例を示す図である。
【図１５】適応制御器の第１の構成例を示す図である。
【図１６】尤度推定器の構成例を示す図である。
【図１７】スイッチ回路の構成例を示す図である。
【図１８】信号推定器の第１の構成例を示す図である。
【図１９】信号抽出器の第３の構成例を示す図である。
【図２０】タップ付遅延線フィルタの構成例を示す図である。
【図２１】信号抽出器の第４の構成例を示す図である。
【図２２】適応制御器の第２の構成例を示す図である。
【図２３】系列推定器の第２の構成例を示す図である。
【図２４】信号抽出器の第５の構成例を示す図である。
【図２５】信号抽出器の第６の構成例を示す図である。
【図２６】適応制御器の第３の構成例を示す図である。
【図２７】信号抽出器の第７の構成例を示す図である。
【図２８】内積演算器の構成例を示す図である。
【図２９】信号抽出器の第８の構成例を示す図である。
【図３０】キャリア位相推定器の構成例を示す図である。
【図３１】図１１に示す受信機において、図２１に示す信号抽出器、図２２に示す適応制御器、図２３に示す系列推定器を適用した場合の特性と、アダプティブアレーを適用した場合の特性の一例である。
【符号の説明】
１、２１ 入力端子
２−１〜２−Ｋ、２２−１〜２２−Ｋ 信号抽出器
３−１〜３−Ｋ 条件付確率推定器
４ 乗算器
５、２５ 系列推定器
６−１〜６−Ｋ、２６−１〜２６−Ｋ 出力端子
７−１〜７−Ｋ、８、２７−１〜２７−Ｋ、２８ 適応制御器
９、２９ 状態推定器
１０−１〜１０−Ｋ−１、３０−１〜３０−Ｋ−１ スイッチ回路
２３−１〜２３−Ｋ 尤度推定器
２４ 加算器
【発明の属する技術分野】
本発明は、同一の伝送路を伝送される複数のユーザの信号のうち１番目のユーザ乃至Ｋ（Ｋ≧２）番目のユーザの信号を推定する受信方法及び装置に関するものであり、特に、不要な信号による干渉を補償する受信方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
デジタル無線通信システムの受信機にて、不要な信号による干渉を補償する技術としては、適応トランスバーサルフィルタにより、隣接チャネルからの干渉や他システムからの干渉を補償する方法がある。しかし、この方法では、同一システムからの干渉（同一チャネル干渉）を補償することができない。また、誤り訂正符号や符号化変調を用いることにより干渉を補償する方法がある。しかし、これらの方法は、受信信号における符号系列間の距離を広めることにより干渉の影響を軽減するだけであり、本質的に干渉補償を行っているわけではない。
【０００３】
これに対して、干渉信号を推定し、これを受信信号から差し引くことで干渉成分を除去するベクトル系列推定方法が提案されている。この方法では、干渉信号と希望信号の通信路インパルス応答を推定し、この推定結果に基づいて干渉信号と希望信号が推定される。このように、干渉成分を積極的に推定し、その影響を軽減させるため、強い干渉信号が存在する場合でも良好な干渉補償特性を得ることができる。但し、このベクトル系列推定方法では、事前に干渉信号の数を認識しておく必要がある。また、干渉信号と希望信号のレベルが近接している場合には、干渉信号と希望信号の区別がつきにくくなり、干渉補償能力が低下するという問題がある。
【０００４】
一方、スペクトラム拡散方式では、他のユーザの信号、即ち、他の拡散符号を用いるユーザの信号と干渉を起こした場合には、デコリレータにより、干渉信号と希望信号から構成される拡散符号系列の逆行列を入力信号系列に施して、干渉を補償する方法が知られている。この場合、デコリレータが用いる逆行列を変数とし、出力信号の干渉成分が最小となるようにこの変数を推定する最小二乗型干渉補償器等が用いられることがある。
【０００５】
また、スペクトラム拡散（ＣＤＭＡ）方式では、マルチステージ干渉キャンセラによる干渉補償方法が用いられることがある。この干渉補償方法では、マッチドフィルタと呼ばれる、符号系列をタップ係数とするトランスバーサルフィルタが、干渉信号を復調して硬判定の後再拡散し、伝送路のインパルス応答と畳み込むことにより、受信信号から干渉信号を除去する。そして、希望信号の符号系列を内蔵するマッチドフィルタが、この干渉の除去された信号を復調し、判定・再復調・インパルス応答との畳み込みを行って、受信信号から差し引くことにより干渉信号を除去する。更に、干渉信号の符号系列を内蔵するマッチドフィルタがこの干渉の除去された信号を復調し、判定・再復調・インパルス応答との畳み込みを行って、受信信号から差し引くことにより干渉信号を除去する。このような処理が繰り返されることにより、受信信号から干渉信号が除去される。
【０００６】
このマルチステージ干渉キャンセラは、基本的に、硬判定された信号を用いて、受信信号に含まれる干渉成分を除去し、干渉をある程度軽減させた後に、マッチドフィルタ受信することにより、伝送特性を向上させることができる。ＣＤＭＡでは、元来、各ユーザに割り当てられている拡散符号間にはある程度のハミング距離があるため、上述した方法により、比較的良好な伝送特性が得られる。但し、硬判定が行われるため、最適受信時の伝送特性より劣化している。
【０００７】
ところで、今後のマルチメディア通信においては、高速の信号伝送が必要となる。この場合には、ハードウェアの処理速度の限界よりもＣＤＭＡの拡散率を下げて通信を行う必要がある。しかし、ＣＤＭＡの拡散率を下げると干渉補償能力が低下するため、より強力な干渉補償を行う装置が必要となる。
【０００８】
また、移動体通信では、有線系よりも多くの加入者を抱えているため、１つの周波数帯域に多くのユーザの信号を収容すべく、空間的に離れた場所に同一の周波数を割り当てるセルラシステムが利用されている。このセルラシステムでは、サービス地域の環境に応じて、伝播が同一周波数を利用している他のサービス地域まで伝播することがある。
【０００９】
従って、セルラシステムではしばしば強い同一チャネル干渉が発生する。この場合に、アンテナの指向性を利用して干渉を軽減させることができる。例えば、端末や周辺機器の移動に応じて刻一刻と変動する無線伝播環境を伝送路とする移動体通信では、この変動に適応してアンテナの指向性を変化させるアダプティブアレーアンテナの適用が有効であることが知られている。
【００１０】
但し、アダプティブアレーアンテナでは、アンテナ素子数をＮとすると、Ｎ−１の干渉信号を抑圧することが可能であるが、それ以上の干渉信号が到来すると、著しく伝送特性が劣化することが知られている。この劣化を軽減するために、アダプティブアレーアンテナについてもマルチステージ化して干渉を抑圧する空間領域マルチステージ干渉キャンセラが提案されている。しかしながら、この方法は、上述したＣＤＭＡのマルチステージ干渉キャンセラにおける、干渉信号の復調、硬判定、及び、硬判定信号に基づき干渉成分の除去を行うＩＣＵ（Interference Canceling Unit ）の替わりにアダプティブアレーを適用したものである。従って、この空間領域マルチステージ干渉キャンセラは、ＣＤＭＡのマルチステージ干渉キャンセラと同様、硬判定しかできないため、最適受信ができずに伝送特性が劣化するという問題がある。特に、空間領域マルチステージ干渉キャンセラでは、ＣＤＭＡのマルチステージ干渉キャンセラのように符号間のハミング距離に相当するものが存在しないため、硬判定による伝送特性の劣化の度合いが大きい。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上記問題点を解決するものであり、その目的は、同一の伝送路に複数のユーザの信号が伝送される場合に、硬判定に伴う伝送特性劣化を抑制し、通信品質を向上することが可能な受信方法及び受信機を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するため、本発明は請求項１に記載されるように、Ｋ個の信号抽出手段と、信号推定手段とを備え、同一の伝送路を伝送される複数のユーザの信号のうちＫ個のユーザの信号を復調する受信機における受信方法において、前記受信機は、各信号抽出手段からの出力信号から該出力信号を送信したユーザの送信信号と受信信号との結合確率を導出するＫ個の結合確率導出手段と、各結合確率導出手段によって導出された結合確率を乗算する乗算手段とを備え、ｉ（１≦ｉ≦Ｋ）番目の信号抽出手段は、受信信号からｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号を抽出し、ｉ番目の結合確率導出手段は、信号推定手段によって推定されたｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号が送信された場合にｉ番目の信号抽出手段によって抽出されたｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号が得られる確率を導出し、乗算手段は、各結合確率導出手段によって導出された確率を乗算し、信号推定手段は、乗算手段によって算出された乗算値を最大にする１番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号を推定し、結合確率導出手段に出力するように構成される。
【００１３】
このような受信方法では、受信信号から所定数のユーザの信号を抽出し、これら抽出したユーザの信号と推定したユーザの信号との結合確率を最大にするように各ユーザの信号を推定することにより、硬判定に伴う伝送特性劣化を抑制し、通信品質を向上させることができる。特に、無線通信システムでは、多少の干渉条件下であっても高品質通信が可能になるため、同一周波数を利用する地域を従来よりも近づけることができ、面的な周波数利用効率を向上させることも可能となる。ここで、信号推定手段によって推定されたｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号が送信された場合にｉ番目の信号抽出手段によって抽出されたｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号が得られる確率とは、結合確率、条件確率と称されるものである。
【００１４】
また、移動体通信のように、伝送路状態が刻一刻と変動する環境では、各ユーザの信号の受信電力も同様に変動するため、どのユーザの信号を抽出すべきかについて、条件付確率が最大になるように決定して、更に尤度の高い復調を行うという観点から、本発明は請求項２に記載されるように、受信機は、ユーザ推定手段を更に備え、該ユーザ推定手段は、各結合確率導出手段によって導出された確率に基づいて、伝送路状態の変動に応じて信号抽出手段がどのユーザの信号を抽出すべきかを推定し、各信号抽出手段は、該推定結果に対応するユーザの信号を抽出するように構成することができる。
【００１５】
また、上記の目的を達成するため、本発明は請求項３に記載されるように、Ｋ個の信号抽出手段と、信号推定手段とを備え、同一の伝送路を伝送される複数のユーザの信号のうちＫ個のユーザの信号を復調する受信機における受信方法において、前記受信機は、各信号抽出手段からの出力信号から該出力信号を送信したユーザの送信信号と受信信号との結合確率の対数を導出するＫ個の対数尤度導出手段と、各結合確率導出手段によって導出された結合確率を加算する加算手段とを備え、ｉ（１≦ｉ≦Ｋ）番目の信号抽出手段は、受信信号からｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号を抽出し、ｉ番目の対数尤度導出手段は、信号推定手段によって推定されたｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号が送信された場合にｉ番目の信号抽出手段によって抽出されたｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号が得られる確率の対数を導出し、加算手段は、各対数尤度導出手段によって導出された対数を加算し、信号推定手段は、加算手段によって算出された加算値を最大にする１番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号を推定し、対数尤度導出手段に出力するように構成される。
【００１６】
このような受信方法では、受信信号から所定数のユーザの信号を抽出し、これら抽出したユーザの信号と推定したユーザの信号との結合確率の対数を最大にするように各ユーザの信号を推定することにより、硬判定に伴う伝送特性劣化を抑制し、通信品質を向上させることができる。併せて、結合確率をそのまま用いずに、その対数を算出することにより、受信機における演算量を低減させることができる。また、無線通信システムでは、多少の干渉条件下であっても高品質通信が可能になるため、同一周波数を利用する地域を従来よりも近づけることができ、面的な周波数利用効率を向上させることも可能となる。
【００１７】
また、請求項２に記載された発明と同様、どのユーザの信号を抽出すべきかについて、条件付確率が最大になるように決定して、更に尤度の高い復調を行うという観点から、本発明は請求項４に記載されるように、前記受信方法において、受信機は、ユーザ推定手段を更に備え、該ユーザ推定手段は、各対数尤度導出手段によって導出された対数に基づいて、伝送路状態の変動に応じて信号抽出手段がどのユーザの信号を抽出すべきかを推定し、各信号抽出手段は、該推定結果に対応するユーザの信号を抽出するように構成することができる。
【００１８】
また、アダプティブアレーのように信号の入射角に依存して所定の信号をキャンセルする信号抽出方法において、伝送路状態の変動に応じてアダプティブアレーのパラメータ（重み付け係数）を変更する観点から、本発明は請求項５に記載されるように、前記受信方法において、受信機は、Ｋ個の適応制御手段を更に備え、ｉ番目の適応制御手段は、受信信号と、信号推定手段からの確定したｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号とに基づいて、伝送路状態の変動に応じた重み付けのパラメータを決定し、ｉ番目の信号抽出手段は、ｉ番目の適応制御手段によって決定されたパラメータで受信信号に重み付けをするように構成することができる。
【００１９】
同様の観点から、本発明は請求項６に記載されるように、前記受信方法において、受信機は、Ｋ個の適応制御手段を更に備え、ｉ番目の適応制御手段は、受信信号と、信号推定手段からの確定していないｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号とに基づいて、伝送路状態の変動に応じた重み付けのパラメータを決定し、ｉ番目の信号抽出手段は、ｉ番目の適応制御手段によって決定されたパラメータで受信信号に重み付けをするように構成することができる。
【００２０】
更に同様の観点から、本発明は請求項７に記載されるように、前記受信方法において、受信機は、Ｋ個の適応制御手段を更に備え、ｉ番目の適応制御手段は、受信信号に基づいて、伝送路状態の変動に応じた重み付けのパラメータを決定し、ｉ番目の信号抽出手段は、ｉ番目の適応制御手段によって決定されたパラメータで受信信号に重み付けをするように構成することができる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を説明する。Ｎユーザが同時に同じチャネルを用いて信号伝送を行い、これら各信号のうちＫユーザの信号を復調するシステムを考える。このシステムにおける受信機は、Ｋユーザの信号（Ｋ個の信号）を分離するマルチチャネル（ここでは、Ｋチャネル）を形成し、これらマルチチャネルの出力信号を判定することにより、Ｋユーザの信号を正確に復調する。
【００２２】
ここで、時刻ｋにおける復調信号ベクトルＤｋをＤｋ＝［ｄ１（ｋ），ｄ１（ｋ−１），…，ｄ１（０），ｄ２（ｋ），…，ｄＫ（０）］Ｔと表し、マルチチャネル通過後の受信信号ＲｋをＲｋ＝［ｒ１（ｋ），ｒ２（ｋ−１），…，ｒＫ（０）］Ｔと表す。復調信号の誤り率を最小にする推定方法としては、ＭＡＰ（Maximum Apostriori Estimation ）推定法が知られている。このＭＡＰ推定法は、送受信信号の結合確率が最大になる送信信号系列を推定するものである。本実施形態では、受信機は、以下の式（１）で示される結合確率を最大にする送信信号系列を推定することになる。
【００２３】
Ｐ（ｒ１（ｋ）ｒ２（ｋ−１）…ｒＫ（０）ｄ１（ｋ）ｄ１（ｋ−１）…ｄＫ（ｋ）…ｄＮ（０）） （１）
ここで、式（１）をＢａｙｓの公式を用いて変形すると、
【００２４】
【数１】
【００２５】
【数２】
【００２６】
通常、各ユーザの送信信号の生起確率は一様であるため、式（２）における式（３）の項の寄与は無視することができる。この条件の下での式（１）の結合確率、即ち条件付確率を最大にする送信信号系列は、最尤系列推定（ＭＬＳＥ：Maximum Likelihood Sequence Estimation）により推定される。本実施形態では、受信機における最尤系列推定により、以下の式（４）で示される条件付確率を最大にする送信信号系列が推定される。
【００２７】
【数３】
【００２８】
【数４】
【００２９】
式（５）の条件付確率を最大にする送信信号系列の推定方法としては、ベクトルビタビアルゴリズムやベクトル逐次復号アルゴリズムがある。ベクトルビタビアルゴリズムは、一定の演算量で処理を行うことができるが、ベクトル逐次アルゴリズムは、ＳＮＲ（信号対雑音電力比）に依存して演算量が変化するという特徴がある。
【００３０】
ベクトルビタビアルゴリズムは、［（ｒｍ＋１（ｋ）…ｒＫ（ｋ）ｄｍ（ｋ）…ｄｍ（ｋ−Ｌτ）…ｄＮ（ｋ−Ｌτ））という信号セットを１つの状態とみなし、この信号セットの全ての生起状態を発生させ、式（５）を最大にする信号セットを推定するものである。
【００３１】
一方、ベクトル逐次復号アルゴリズムは、幾つかの生き残りベクトルを発生させ、そのうちの最も確率が高い送信信号ベクトルに連なる時系列に従って時系列更新することにより、確からしさを計算し、時系列更新ベクトルと他の時系列更新されない生き残りベクトルとの確からしさを比較する。もし、他の生き残りベクトルが時系列更新ベクトルよりも確からしさが向上した場合には、その時系列更新は中止され、他の生き残りベクトルが新たに時系列更新される。このようにして、有限ブロック単位で送られる信号に対して復調が行われる。
【００３２】
このような送信信号系列の推定を行う場合には、送信信号系列と受信信号に関する結合確率が必要となる。例えば、既知の送信信号と受信信号から結合確率を求め、この結合確率により、送信信号系列を推定することができる。また、伝送路で付加される雑音の分布がガウス分布に従う場合には、確率密度関数を以下のように表すことができる。
【００３３】
【数５】
ｘｋ＝ａｙｋ＋ｎｋ （６．２）
である。ここで、添え字ｋは時刻を表している。また、ａは伝送路のインパルス応答、ｎｋは雑音、σは雑音の分散を示す。陸上移動通信のように受信機が常温によって暖められている場合には、信号に付加される雑音は、受信機内のＬＮＡ（Low Noise Amplifier ）から発せられるが薄雑音により決定される。従って、通常の伝送路を経た信号の確率分布は式（６．１）の関数を利用することができる。受信機において、直接に測定した確率分布、あるいは、式（６．１）から求められる確率分布を利用して、式（４）の条件付確率を算出し、この条件付確率を送信信号系列に対する尤度（確からしさ）とすることにより、送信信号系列を推定することができる。
【００３４】
ところで、受信機は、演算器により実現される回路、特に最近ではデジタル回路により構成される。この演算器は、主として積和演算器により構成されるため、受信機において式（６．１）の関数を直接取り扱うためには有理関数展開する必要があり、演算量が増加する場合がある。そこで、受信機における演算量を低減させるべく、式（６．１）の対数を算出する方法がある。この場合、式（４）は対数尤度Ｊｋとなり、以下のように表される。
【００３５】
【数６】
【数７】
【００３７】
図１は、結合確率を最大にする送信信号系列を推定する第１実施例における受信機の第１の構成例を示す図である。同図に示す受信機は、例えば無線通信システムにおける基地局であり、同一の無線チャネルを伝送されるＮユーザの信号のうち１番目のユーザ乃至Ｋ（Ｋ≧２）番目のユーザの信号を復調する。この受信機は、入力端子１、Ｋ段の信号抽出器（Extractor ）２−１〜２−Ｋ、Ｋ段の条件付確率推定器（Joint probability calculation ）３−１〜３−Ｋ、乗算器４、系列推定器５、出力端子６−１〜６−Ｋを備えて構成される。
【００３８】
入力端子１には、同一の無線チャネルを伝送されるＮユーザの信号が入力される。信号抽出器２−１〜２−Ｋは、これらＮユーザの信号から所定のユーザの信号のみを抽出する。具体的には、信号抽出器２−ｉ（ｉ番目の信号抽出器）は、ｉ番目〜Ｋ番目のユーザの信号を抽出する。
【００３９】
これら信号抽出器２−１〜２−Ｋは、アダプティブアレー、ＣＤＭＡ通信に用いられる直交化フィルタ、変形デコリレータ等の適用により実現される。アダプティブアレーを適用する場合には、干渉信号にヌルを向けることにより、干渉信号を受信することなく希望する信号を受信することができる。直交化フィルタを適用する場合には、所定の信号群の符号を出力し、それ以外の信号群の符号には直交するようにフィルタの係数を決定すればよい。また、変形デコリレータを適用する場合には、全てのユーザの符号のうち、所定数のユーザの符号をユーザ用のマッチドフィルタで受信し、その符号間の相関行列の逆行列をこれらマッチドフィルタの出力信号に施すことにより、有限の信号についてのみ直交化される。有限の信号についてのみ直交化されるため、その他の信号を受信することができる。
【００４０】
条件付確率推定器３−１〜３−Ｋは、同一段の信号抽出器２−１〜２−Ｋによって抽出されたユーザの信号と、後述する系列推定器５によって推定されたユーザの信号とに基づいて、条件付確率を導出する。この条件付確率は、系列推定器５によって推定されたユーザの信号が送信機（図示せず）から送信された場合に、信号抽出器によって抽出されたユーザの信号が得られる確率を示しており、上述した式（２）あるいは式（４）により求められる。具体的には、条件付確率推定器３−ｉ（ｉ番目の条件付確率推定器）は、系列推定器５によって推定されたｉ番目〜Ｋ番目のユーザの信号（仮判定値）が送信された場合に、信号抽出器２−ｉによって抽出されたｉ番目〜Ｋ番目のユーザの信号が得られる確率（結合確率、条件付確率）を導出する。
【００４１】
乗算器４は、各条件付確率推定器３−１〜３−Ｋによって導出された条件付確率を乗算する。系列推定器５は、この乗算値が最大になるように、即ち、各条件付確率推定器３−１〜３−Ｋによって導出された条件付確率が最大になるように、ユーザ毎の送信信号系列を推定する。
【００４２】
具体的には、系列推定器５は、乗算器４によって算出された乗算値が最大でない場合には、１番目〜Ｋ番目のユーザのそれぞれについての信号系列（仮判定値）を推定し、各条件付確率推定器３−１〜３−Ｋに出力する。各条件付確率推定器３−１〜３−Ｋは、この信号系列と同一段の信号抽出器２−１〜２−Ｋによって抽出されたユーザの信号とに基づいて、条件付確率を導出し、乗算器４は、これら各条件付確率を乗算する。そして、系列推定器５は、乗算器４によって算出された乗算値が最大でない場合には、再び信号系列を推定し、各条件付確率推定器３−１〜３−Ｋに出力する。
【００４３】
このような動作が繰り返され、乗算器４によって算出された乗算値が最大になった場合には、系列推定器５は、直前に推定した各信号系列を１番目〜Ｋ番目のユーザの送信信号系列として確定し、出力端子６−１〜６−Ｋから出力する。
【００４４】
このように、本実施例の受信機は、受信信号から所定数のユーザの信号を抽出し、これら抽出したユーザの信号と推定したユーザの信号との結合確率を最大にするように各ユーザの信号を推定しており、硬判定に伴う伝送特性劣化を抑制し、通信品質を向上させることができる。特に、本実施例の受信機を無線通信システムにおける基地局等に適用した場合には、多少の干渉条件下であっても高品質通信が可能になるため、同一周波数を利用する地域を従来よりも近づけることができ、面的な周波数利用効率を向上させることも可能となる。
【００４５】
ところで、移動体通信では、端末や周辺機器の移動に応じて伝送路状態が刻一刻と変動する。このため、アダプティブアレーのように信号の入射角に依存して所定の信号をキャンセルする信号抽出方法では、伝送路状態の変動に応じてアダプティブアレーのパラメータ（重み付け係数）を変更する必要がある。
【００４６】
図２は、第１実施例における受信機の第２の構成例であり、信号抽出器の係数を受信信号と系列推定器からの信号系列とに基づいて適応的に推定する受信機の構成例を示す図である。図２に示す受信機は、図１に示す受信機と比較すると、Ｋ段の適応制御器（Adaptive Cont.）７−１〜７−Ｋが付加されている。これら適応制御器７−１〜７−Ｋは、受信信号と系列推定器５からの信号系列とに基づき、伝送路状態の変動に応じて同一段の信号抽出器２−１〜２−Ｋのパラメータを適応的に推定する。系列推定器５からの信号系列は、ユーザの送信信号系列として確定された信号系列でも、確定していない信号系列でも良い。信号抽出器２−１〜２−Ｋは、これら推定されたパラメータを用いて受信信号の重み付けを行う。
【００４７】
図３は、第１実施例における受信機の第３の構成例であり、信号抽出器の係数を受信信号のみに基づいて適応的に推定する受信機の構成例を示す図である。図３に示す受信機は、図１に示す受信機と比較すると、適応制御器（Blind Separator ）８が付加されている。この適応制御器８は、受信信号に基づき、伝送路状態の変動に応じて各信号抽出器２−１〜２−Ｋのパラメータを適応的に推定する。信号抽出器２−１〜２−Ｋは、この推定されたパラメータを用いて受信信号の重み付けを行う。
【００４８】
また、移動体通信のように、伝送路状態が刻一刻と変動する環境では、各ユーザの信号の受信電力も同様に変動する。従って、各信号抽出器２−１〜２−Ｋからどの信号を抽出すべきかについて、上述した式（４）の条件付確率が最大になるように決定することにより、更に尤度の高い復調が可能となる。即ち、信号抽出器２が出力する信号に対応するユーザ群の状態を式（１）の結合確率が最大になるように決定することにより、通信品質を更に向上させることができる。
【００４９】
図４は、第１実施例における受信機の第２の構成例であり、ダイナミックな信号の変動に伴い、信号抽出器から出力されるユーザの信号を切り替える受信機の構成例を示す図である。図４に示す受信機は、図１に示す受信機と比較すると、状態推定器９、スイッチ回路１０−１〜１０−Ｋ−１が付加されている。状態推定器９は、所定時間毎、あるいはパケット通信のように離散的な通信が開始される毎に、信号抽出器２−１〜２−Ｋからどのユーザの信号を抽出すべきかについて、条件付確率推定器３−１〜３−Ｋによって導出された条件付確率が最大になるように決定する。信号抽出器２−１〜２−Ｋは、この決定に基づき、所定のユーザ群の信号を出力する。スイッチ回路１０−１〜１０−Ｋ−１は、信号抽出器２−１〜２−Ｋから条件付確率推定器３−１〜３−Ｋに入力される信号と、系列推定器５から条件付確率推定器３−１〜３−Ｋに入力される送信系列とが同一のユーザ群になるように、出力信号を切り替える。例えば、スイッチ回路１０−１は、信号抽出器２−２から条件付確率推定器３−２に入力される信号と、系列推定器５から条件付確率推定器３−２に入力される送信系列とが同一のユーザ群になるように、出力信号を切り替える。
【００５０】
また、信号抽出器の係数を適応的に推定するとともに、信号抽出器が出力するユーザの信号を切り替えるようにすることもできる。図５は、第１実施例における受信機の第５の構成例であり、信号抽出器の係数を受信信号と系列推定器からの信号系列とに基づいて適応的に推定するとともに、信号抽出器が出力するユーザの信号を切り替える受信機の構成例を示す図である。図５に示す受信機は、図１に示す受信機と比較すると、Ｋ段の適応制御器（Adaptive Cont.）７−１〜７−Ｋ、状態推定器９、スイッチ回路１０−１〜１０−Ｋ−１が付加されている。これら適応制御器７−１〜７−Ｋ、状態推定器９、スイッチ回路１０−１〜１０−Ｋ−１は、上述した図２及び図４における動作と同様であるので、その説明は省略する。
【００５１】
一方、図６は、第１実施例における受信機の第６の構成例であり、信号抽出器の係数を受信信号のみに基づいて適応的に推定するとともに、信号抽出器が出力するユーザの信号を切り替える受信機の構成例を示す図である。図６に示す受信機は、図１に示す受信機と比較すると、適応制御器（Blind Separator ）８、状態推定器９、スイッチ回路１０−１〜１０−Ｋ−１が付加されている。これら適応制御器８、状態推定器９、スイッチ回路１０−１〜１０−Ｋ−１は、上述した図３及び図４における動作と同様であるので、その説明は省略する。
【００５２】
次に、対数尤度を算出し、この対数尤度を最大にする送信信号系列を推定する第２実施例について説明する。図７は、対数尤度を最大にする送信信号系列を推定する第２実施例における受信機の第１の構成例を示す図である。同図に示す受信機は、第１実施例における受信機と同様、例えば無線通信システムにおける基地局であり、同一の無線チャネルを伝送されるＮユーザの信号のうち１番目のユーザ乃至Ｋ（Ｋ≧２）番目のユーザの信号を復調する。この受信機は、入力端子２１、Ｋ段の信号抽出器（Extractor ）２２−１〜２２−Ｋ、Ｋ段の尤度推定器（metric generator）２３−１〜２３−Ｋ、加算器２４、系列推定器２５、出力端子２６−１〜２６−Ｋを備えて構成される。
【００５３】
入力端子２１には、同一の無線チャネルを伝送されるＮユーザの信号が入力される。信号抽出器２２−１〜２２−Ｋは、第１実施例における信号抽出器２−１〜２−Ｋと同様、入力端子２１に入力されたＮユーザの信号から所定のユーザの信号のみを抽出する。
【００５４】
尤度推定器２３−１〜２３−Ｋは、同一段の信号抽出器２２−１〜２２−Ｋによって抽出されたユーザの信号と、後述する系列推定器２５によって推定されたユーザの信号とに基づいて、条件付確率の対数（以下、「対数尤度」と言う。）を導出する。
【００５５】
加算器２４は、各尤度推定器２３−１〜２３−Ｋによって導出された対数尤度を加算する。系列推定器２５は、この加算値が最大になるように、即ち、各尤度推定器２３−１〜２３−Ｋによって導出された対数尤度が最大になるように、ユーザ毎の送信信号系列を推定する。
【００５６】
具体的には、系列推定器２５は、第１実施例における系列推定器５と同様、加算器２４によって算出された加算値が最大でない場合には、１番目〜Ｋ番目のユーザのそれぞれについての信号系列を推定し、各尤度推定器２３−１〜２３−Ｋに出力する。各尤度推定器２３−１〜２３−Ｋは、この信号系列と同一段の信号抽出器２２−１〜２２−Ｋによって抽出されたユーザの信号とに基づいて、対数尤度を導出し、加算器２４は、これら各対数尤度を加算する。そして、系列推定器２５は、加算器２４によって算出された加算値が最大でない場合には、再び信号系列を推定し、各尤度推定器２３−１〜２３−Ｋに出力する。
【００５７】
このような動作が繰り返され、加算器２４によって算出された加算値が最大になった場合には、系列推定器２５は、直前に推定した各信号系列を１番目〜Ｋ番目のユーザの送信信号系列として確定し、出力端子２６−１〜２６−Ｋから出力する。
【００５８】
このように、本実施例の受信機は、受信信号から所定数のユーザの信号を抽出し、これら抽出したユーザの信号と推定したユーザの信号との結合確率の対数を最大にするように各ユーザの信号を推定しており、硬判定に伴う伝送特性劣化を抑制し、通信品質を向上させることができる。併せて、結合確率をそのまま用いずに、その対数を算出することにより、受信機における演算量を低減させることができる。また、第１実施例における受信機と同様、本実施形態の受信機を無線通信システムにおける基地局等に適用した場合には、多少の干渉条件下であっても高品質通信が可能になるため、同一周波数を利用する地域を従来よりも近づけることができ、面的な周波数利用効率を向上させることも可能となる。
【００５９】
なお、上述した第１実施例と同様、アダプティブアレーのように信号の入射角に依存して所定の信号をキャンセルする信号抽出方法では、伝送路状態の変動に応じてアダプティブアレーのパラメータ（重み付け係数）を変更する必要がある。
【００６０】
図８は、第２実施例における受信機の第２の構成例であり、信号抽出器の係数を受信信号と系列推定器からの信号系列とに基づいて適応的に推定する受信機の構成例を示す図である。図８に示す受信機は、図７に示す受信機と比較すると、Ｋ段の適応制御器（Adaptive Cont.）２７−１〜２７−Ｋが付加されている。これら適応制御器２７−１〜２７−Ｋは、第１実施例における適応制御器７−１〜７−Ｋと同様、受信信号と系列推定器２５からの信号系列とに基づき、伝送路状態の変動に応じて同一段の信号抽出器２２−１〜２２−Ｋのパラメータを適応的に推定する。系列推定器２５からの信号系列は、ユーザの送信信号系列として確定された信号系列でも、確定していない信号系列でも良い。信号抽出器２２−１〜２２−Ｋは、これら推定されたパラメータを用いて受信信号の重み付けを行う。
【００６１】
図９は、第２実施例における受信機の第３の構成例であり、信号抽出器の係数を受信信号のみに基づいて適応的に推定する受信機の構成例を示す図である。図９に示す受信機は、図７に示す受信機と比較すると、適応制御器（Blind Separator ）２８が付加されている。この適応制御器２８は、第１実施例における適応制御器８と同様、受信信号に基づき、伝送路状態の変動に応じて各信号抽出器２２−１〜２２−Ｋのパラメータを適応的に推定する。信号抽出器２２−１〜２２−Ｋは、この推定されたパラメータを用いて受信信号の重み付けを行う。
【００６２】
また、上述した第１実施例と同様に、伝送路状態が刻一刻と変動する環境においては各ユーザの信号の受信電力も同様に変動することに伴い、各信号抽出器２２−１〜２２−Ｋからどの信号を抽出すべきかについて、上述した式（４）の対数尤度が最大になるように、即ち、信号抽出器２２が出力する信号に対応するユーザ群の状態を式（１）の結合確率が最大になるように決定することにより、通信品質を更に向上させることができる。
【００６３】
図１０は、第２実施例における受信機の第４の構成例であり、ダイナミックな信号の変動に伴い、信号抽出器が出力するユーザの信号を切り替える受信機の構成例を示す図である。図１０に示す受信機は、図７に示す受信機と比較すると、状態推定器２９、スイッチ回路３０−１〜３０−Ｋ−１が付加されている。状態推定器２９は、第１実施例における状態推定器９と同様、所定時間毎、あるいはパケット通信のように離散的な通信が開始される毎に、信号抽出器２２−１〜２２−Ｋからどのユーザの信号を抽出すべきかについて、尤度推定器２３−１〜２３−Ｋによって導出された対数尤度が最大になるように決定する。信号抽出器２２−１〜２２−Ｋは、この決定に基づき、所定のユーザ群の信号を出力する。スイッチ回路３０−１〜３０−Ｋ−１は、第１実施例におけるスイッチ回路１０−１〜１０−Ｋ−１と同様、信号抽出器２２−１〜２２−Ｋから尤度推定器２３−１〜２３−Ｋに入力される信号と、系列推定器２５から尤度推定器２３−１〜２３−Ｋに入力される送信系列とが同一のユーザ群になるように、出力信号を切り替える。
【００６４】
また、信号抽出器の係数を適応的に推定するとともに、信号抽出器が出力するユーザの信号を切り替えるようにすることもできる。図１１は、第２実施例に置ける受信機の第５の構成例であり、信号抽出器の係数を受信信号と系列推定器からの信号系列とに基づいて適応的に推定するとともに、信号抽出器が出力するユーザの信号を切り替える受信機の構成例を示す図である。図１１に示す受信機は、図７に示す受信機と比較すると、Ｋ段の適応制御器（Adaptive Cont.）２７−１〜２７−Ｋ、状態推定器２９、スイッチ回路３０−１〜３０−Ｋ−１が付加されている。これら適応制御器２７−１〜２７−Ｋ、状態推定器２９、スイッチ回路３０−１〜３０−Ｋ−１は、上述した図８及び図１０における動作と同様であるので、その説明は省略する。
【００６５】
一方、図１２は、第２実施例に置ける受信機の第６の構成例であり、信号抽出器の係数を受信信号のみに基づいて適応的に推定するとともに、信号抽出器が出力するユーザの信号を切り替える受信機の構成例を示す図である。図１２に示す受信機は、図７に示す受信機と比較すると、適応制御器（Blind Separator ）２８、状態推定器２９、スイッチ回路３０−１〜３０−Ｋ−１が付加されている。これら適応制御器２８、状態推定器２９、スイッチ回路３０−１〜３０−Ｋ−１は、上述した図９及び図１０における動作と同様であるので、その説明は省略する。
【００６６】
次に、上述した第１及び第２の実施例における受信機を構成する各機能ブロックについてその詳細を説明する。
【００６７】
図１３は、信号抽出器の第１の構成例を示す図である。同図に示す信号抽出器は、４素子のフェーズドアレーアンテナを用いた場合の構成であり、アレーアンテナの給電点５１−１〜５１−４、係数メモリ素子５２−１〜５２−４、乗算器５３−１〜５３−４、加算器５４、出力端子５５を備えて構成される。この信号抽出器は、通常のフィールドアレーと同様の構成であるため、所定方向の信号のみを取り込み、それ以外の方向の信号をキャンセルするように動作する。
【００６８】
図１４は、信号抽出器の第２の構成例であり、係数を適応的に推定する場合における構成例を示す図である。同図に示す信号抽出器は、図１３に示す信号抽出器と同様、４素子のフェーズドアレーアンテナを用いた場合の構成であり、アレーアンテナの給電点５１−１〜５１−４、乗算器５３−１〜５３−４、加算器５４、出力端子５５、入力信号出力端子５６、係数入力端子５７、出力信号の適応制御器への出力端子５８を備えて構成される。入力信号（受信信号）は入力信号出力端子５６から適応制御器に出力される。また、適応制御器からの重み付け係数は係数入力端子５７から入力される。信号抽出器は、これら重み付け係数により適応的なビーム形成を行い、信号を出力する。
【００６９】
図１５は、適応制御器の第１の構成例であり、図１４の信号抽出器を用いた場合の構成例を示す図である。同図に示す適応制御器は、重み付け係数出力端子６１、信号入力端子６２、信号抽出器出力信号入力端子６３、加算器６４、乗算器６５−１〜６５−Ｋ、系列推定器からの仮判定値入力端子６６−１〜６６−Ｋ＋１、減算器６７、適応アルゴリズム部（Adaptive Algorithm）６８を備えて構成される。この適応制御器は、系列推定器からの仮判定値に対して重み付け加算を行うことにより、信号抽出器の出力信号のレプリカを生成する。そして、適応制御器は、このレプリカと信号抽出器の出力信号との誤差電力の平均が最小になるように、適応アルゴリズム部６８により重み付け係数の制御を行う。これにより、レプリカと信号抽出器の出力信号との誤差が最小になるように重み付け係数が制御されるため、信号抽出器からは仮判定値入力端子６６−１〜６６−Ｋ＋１に関わる信号のみが出力される。
【００７０】
このとき、適応アルゴリズム部６８には、最小二乗平均誤差（ＭＭＳＥ：Minimum Mean Square Error ）規範に基づくアルゴリズム等が適用される。以下においては、ＭＭＳＥ規範に基づく代表的なアルゴリズムであるＬＭＳ（Least Mean Square ）が適用される場合を説明する。
【００７１】
アレーアンテナの給電素子の受信信号をｕｉ（ｋ）とし（ｉは給電素子の番号）、信号抽出器の出力信号をｒｋとすると、
【００７２】
【数８】
【００７３】
【数９】
【００７４】
【数１０】
【００７５】
また、図３や図９に示す受信機で用いられるブラインド型の適応制御器としての構成例としては、超分解能到来方向推定法の適用がある。以下においては、代表的な超分解能到来方向推定法であるＭＵＳＩＣ法について説明する。ＭＵＳＩＣ法では、アレーアンテナの入力信号ベクトルの相関行列Ｒを求め、その平均値を固有値分解する。式で表すと、
【００７６】
【数１１】
式（１２）において、Ｕはユニタリ行列、ｄｉａｇ（…）は括弧内のベクトルを対角要素とする対角行列を表している。但し、括弧内の値λｉは相関行列の固有値を表している。アンテナの素子数がユーザの数Ｋより少ない場合には、
λ１＞…＞λＫ＞＞λＫ＋１＞λｅｌ （１３）
なる関係となる。
【００７７】
そこで、各々の固有値λｉに対応した固有ベクトルをｕｉとすると、各重み付け係数を以下のように設定することができる。
【００７８】
【数１２】
【００７９】
図１７は、スイッチ回路の構成例を示す図である。同図に示すスイッチ回路は、ｉ個の入力信号に対してｉ−１個の信号を出力するものであり、入力端子８１−１〜８１−ｋ、スイッチ回路本体８２、ノード８３−１〜８３−ｋ、８４−１〜８４−ｋ、スイッチ制御端子８５、出力端子８６−１〜８６−ｉ−１を備えて構成される。図１７に示す例では、入力端子８１−２からの信号が断となり、それ以外の信号が出力される。
【００８０】
図１７に示すスイッチ回路を制御する状態推定器は、時刻ｋのユーザベクトル状態をｓｋ（ｍ）＝［ｄｉ（ｋ），…，ｄｊ（ｋ）］とすると、以下の式（１５）に定義されるｍを推定することになる。
【００８１】
【数１３】
【００８２】
【数１４】
【００８３】
図１８は、信号推定器の第１の構成例を示す図である。同図に示す信号推定器は、２ユーザで、各ユーザが４値変調を用い、且つ、伝送路に記憶のない場合の例である。この信号推定器は、入力端子９１、最低値検出器９２、リセット端子９３、バイナリカウンタ９４−１、９４−２、メモリ回路９５−１、９５−２、仮判定値出力端子９７−１、９７−２、復調信号出力端子９９−１、９９−２を備えて構成されている。最低値検出器９２、バイナリカウンタ９４−１、９４−２は、シンボル周期毎にリセット端子９３からのリセット信号に同期してリセットされる。従って、最低値検出器９２は、１シンボル内の最低値を検出することになる。同図におけるｆｃはシンボル周波数を示しているので、２個のバイナリカウンタ９４−１、９４−２は、４相変調における全てのパターンを発生する。このため、最低値検出器９２は、２ユーザの送信可能性のある全ての信号パターンの中で最低の組み合わせを推定し、その値をメモリ回路９５−１、９５−２から検索し、復調信号出力端子９９−１、９９−２から出力する。
【００８４】
図１９は、信号抽出器の第３の構成例を示す図である。同図に示す信号抽出器は、信号入力端子１０１−１〜１０１−Ｎ、タップ付遅延線フィルタによって構成されるフィードフォワードフィルタ１０２−１〜１０２−Ｎ、加算器１０３、信号出力端子１０４を備えて構成される。この信号抽出器は、図１４に示す信号抽出器とは異なり、時間軸上の操作が可能であるため、単一の空間ビームだけでなく、時空間のビームを形成することができる。従って、高速通信において発生するマルチパス波に対して有効なビーム形成を通じて信号抽出を行うことが可能になるという利点がある。
【００８５】
図２０は、図１９に示す信号抽出器で用いられるタップ付遅延線フィルタの構成例を示す図である。図２０に示すタップ付遅延線フィルタは、信号入力端子１１１、遅延素子１１２−１〜１１２−４、乗算器１１３−１〜１１３−４、乗算器の主無付け係数入力端子１１４−１〜１１４−４、加算器１１５、信号出力端子１１６を備えて構成される。
【００８６】
図２１は、信号抽出器の第４の構成例であり、図１９に示す信号抽出器の係数を適応的に推定する場合の構成例を示す図である。図２１に示す信号抽出器は、入力端子１２１−１〜１２１−Ｎ、図２０に示すタップ付遅延線フィルタにより構成されるフィードフォワードフィルタ１２２−１〜１２２−Ｎ、適応制御器への入力信号出力端子１２３、適応制御器からの係数入力端子１２４、加算器１２５、信号出力端子１２６、適応制御器への出力信号出力端子１２７を備えて構成されている。
【００８７】
図２２は、適応制御器の第２の構成例であり、図２１の信号抽出器を用いた場合の適応制御器の構成例を示す図である。図２２に示す適応制御器は、信号抽出器への係数出力端子１３１、信号抽出器からの信号出力端子１３２、加算器１３４、減算器１３５、図２０に示すタップ付遅延線フィルタにより構成されるフィードフォワードフィルタ１３６−１〜１３６−Ｎ、信号推定器からの仮判定値入力端子１３７−１〜１３７−Ｋ＋１、適応アルゴリズム部１３８を備えて構成されている。
【００８８】
適応アルゴリズム部１３８には、図１５に示す適応アルゴリズム部６８と同様、規範に基づくアルゴリズム等が適用される。例えば、ＬＭＳが適用される場合には、適応アルゴリズム部１３８は、式（８）、式（１０）における変数ｖｉ，ｊ（ｋ）とｗｉ，ｊ（ｋ）をタップ付遅延線フィルタに合わせて、ベクトルに拡張することにより、容易にアルゴリズムを導くことができる。
【００８９】
図２３は、系列推定器の第２の構成例であり、図１９や図２１に示す信号抽出器を用いた場合の構成例を示す図である。図２３に示す信号推定器は、２ユーザで、各ユーザが４値変調を用い、且つ、伝送路に１シンボル遅延波がある場合の例である。この信号推定器は、入力端子１４１、最低値検出器１４２、リセット端子１４３、バイナリカウンタ１４４−１、１４４−２、メモリ回路１４５−１、１４５−２、仮判定値出力端子１４７−１、１４７−２、復調信号出力端子１４９−１、１４９−２を備えて構成されている。最低値検出器１４２、バイナリカウンタ１４４−１、１４４−２は、シンボル周期毎にリセット端子１４３からのリセット信号に同期してリセットされる。従って、最低値検出器１４２は、１シンボル内の最低値を検出することになる。同図におけるｆｃはシンボル周波数を示しているので、２個のバイナリカウンタ１４４−１、１４４−２は、４相変調における全てのパターンを発生する。このため、最低値検出器１４２は、２ユーザの送信可能性のある全ての信号パターンの中で最低の組み合わせを推定し、その値をメモリ回路１４５−１、１４５−２から検索し、復調信号出力端子１４９−１、１４９−２から出力する。
【００９０】
図２４は、信号抽出器の第５の構成例であり、ＣＤＭＡ通信における構成例を示す図である。同図に示す信号抽出器は、信号入力端子２０１、逆拡散を行うマッチドフィルタ２０２、直交化フィルタ２０３、逆拡散後の信号を出力する信号出力端子２０４、直交化フィルタへの係数入力端子２０５、信号出力端子２０６を備えて構成されている。この信号抽出器では、抽出したい信号の符号系列をタップ係数とするマッチドフィルタ２０２により逆拡散した後に、その出力に含まれる不要な干渉成分を直交化フィルタ２０３によりフィルタリングすることにより、所望の信号群だけを得ることが可能になる。
【００９１】
図２５は、信号抽出器の第６の構成例であり、図２４に示すマッチドフィルタ２０２と直交化フィルタ２０３とを１つの直交化フィルタに統合した場合の構成例を示す図である。図２５に示す信号抽出器は、信号入力端子２１１、直交化フィルタ２１３、受信信号の適応制御器への出力端子２１４、直交化フィルタへの係数入力端子２１５、信号出力端子２０６を備えて構成されている。
【００９２】
図２６は、適応制御器の第３の構成例であり、図２４や図２５に示す信号抽出器を用いた場合の構成例を示す図である。図２６に示す適応制御器は、信号抽出器への係数出力端子２２１、信号抽出器からの信号出力端子２２２、加算器２２４、減算器２２５、乗算器２２６−１〜２２６−Ｋ、信号推定器からの仮判定値入力端子２２７−１〜２２７−Ｋ＋１、適応アルゴリズム部２２８を備えて構成されている。この適応制御器は、式（９）におけるＳｋ（ｉ）を乗算器２２６−１からの信号とみなし、式（１０）におけるＵｉ（ｋ）を図２５に示す直交化フィルタ２１３のタップ付遅延線のシフトレジスタへのデータベクトルとみなせば、形式的には式（１０）を用いて係数推定を行うことが可能となる。
【００９３】
図２７は、信号抽出器の第７の構成例であり、修正デコリレータを適用した場合の構成例を示す図である。同図に示す信号抽出器は、信号入力端子２３１、逆拡散を行うマッチドフィルタ２３２−１〜２３２−ｉ、内積演算を行う内積演算器２３４、符号間の相関行列を演算し、その逆行列を構成する所定のベクトルを出力する相関行列演算器２３５、信号出力端子２３６を備えて構成されている。この信号抽出器は、１〜ｉの符号間の相関行列を演算し、その逆行列の所定のベクトルをマッチドフィルタと内積演算することにより、所望の信号に対する１〜Ｉの相互相関に関する項をキャンセルすることができるため、アンテナ同様に幾つかのユーザ群の信号だけを抽出することができる。
【００９４】
図２８は、図２７に示す信号抽出器で用いられる内積演算器の構成例を示す図である。図２８に示す内積演算器は、信号入力端子２４１−１〜２４１−４、乗算器２４２−１〜２４２−４、加算器２４３、出力端子２４４を備えて構成される。
【００９５】
図２９は、信号抽出器の第８の構成例であり、ＣＤＭＡ通信における構成例を示す図である。同図に示す信号抽出器は、系列推定器からの仮判定値入力端子２５１−ｉ〜２５１−Ｋ、マッチドフィルタ２５２−ｉ〜２５２−Ｋ、ｉ〜Ｋのキャリア位相入力端子２５３−ｉ〜２５３−Ｋ、乗算器２５４−ｉ〜２５４−Ｋ、加算器２５５、信号入力端子２５６、減算器２５７、信号出力端子２５８を備えて構成されている。
【００９６】
図３０は、図２９に示す信号抽出器で用いられるキャリア位相推定器の構成例を示す図である。図３０に示すキャリア位相推定器は、信号入力端子２６１、所定の拡散符号をタップ係数とするマッチドフィルタ２６２、系列推定器からの推定送信信号入力端子２６３、乗算器２６４、低域通過フィルタ２６５、信号出力端子２６６を備えて構成される。
【００９７】
図３１は、図１１に示す受信機において、図２１に示す信号抽出器、図２２に示す適応制御器、図２３に示す系列推定器を適用した場合の特性と、アダプティブアレーを適用した場合の特性の一例である。図３１は、４素子アレーアンテナが利用される場合の一例である。伝送路はフラットレイリーフェージングチャネルの場合と、２パスレイリーフェージングの場合とが示されている。また、変調方式はＱＰＳＫが用いられている。
【００９８】
【発明の効果】
上述の如く、高速通信を行う通信システムでは、様々な干渉によって信号品質が劣化する。特に、マルチメディア通信では、多様な信号伝送速度を有する信号が混在することが予想され、その場合には、高速信号が遅速信号に対して大きな干渉を与える。また、無線通信、特に移動通信では、周波数利用効率を向上させるため、離れた地域で同一周波数を利用するセルラシステムが適用されるため、信号が同一周波数を使用する他の地域まで届いてしまい、同一チャネル干渉が発生する場合がある。そこで、本発明の受信機を適用することにより、理論上限の干渉補償が可能となるため、通信品質を向上することができる。加えて、無線通信システムでは、本発明の受信方法を適用することにより、多少の干渉条件下であっても高品質通信が可能となるため、同一周波数を利用する地域を従来ほど話す必要がなくなる。従って、面的な周波数利用効率を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】結合確率を最大にする送信信号系列を推定する第１実施例における受信機の第１の構成例を示す図である。
【図２】第１実施例における受信機の第２の構成例を示す図である。
【図３】第１実施例における受信機の第３の構成例を示す図である。
【図４】第１実施例における受信機の第４の構成例を示す図である。
【図５】第１実施例における受信機の第５の構成例を示す図である。
【図６】第１実施例における受信機の第６の構成例を示す図である。
【図７】対数尤度を最大にする送信信号系列を推定する第２実施例における受信機の第１の構成例を示す図である。
【図８】第２実施例における受信機の第２の構成例を示す図である。
【図９】第２実施例における受信機の第３の構成例を示す図である。
【図１０】第２実施例における受信機の第４の構成例を示す図である。
【図１１】第２実施例における受信機の第５の構成例を示す図である。
【図１２】第２実施例における受信機の第６の構成例を示す図である。
【図１３】信号抽出器の第１の構成例を示す図である。
【図１４】信号抽出器の第２の構成例を示す図である。
【図１５】適応制御器の第１の構成例を示す図である。
【図１６】尤度推定器の構成例を示す図である。
【図１７】スイッチ回路の構成例を示す図である。
【図１８】信号推定器の第１の構成例を示す図である。
【図１９】信号抽出器の第３の構成例を示す図である。
【図２０】タップ付遅延線フィルタの構成例を示す図である。
【図２１】信号抽出器の第４の構成例を示す図である。
【図２２】適応制御器の第２の構成例を示す図である。
【図２３】系列推定器の第２の構成例を示す図である。
【図２４】信号抽出器の第５の構成例を示す図である。
【図２５】信号抽出器の第６の構成例を示す図である。
【図２６】適応制御器の第３の構成例を示す図である。
【図２７】信号抽出器の第７の構成例を示す図である。
【図２８】内積演算器の構成例を示す図である。
【図２９】信号抽出器の第８の構成例を示す図である。
【図３０】キャリア位相推定器の構成例を示す図である。
【図３１】図１１に示す受信機において、図２１に示す信号抽出器、図２２に示す適応制御器、図２３に示す系列推定器を適用した場合の特性と、アダプティブアレーを適用した場合の特性の一例である。
【符号の説明】
１、２１ 入力端子
２−１〜２−Ｋ、２２−１〜２２−Ｋ 信号抽出器
３−１〜３−Ｋ 条件付確率推定器
４ 乗算器
５、２５ 系列推定器
６−１〜６−Ｋ、２６−１〜２６−Ｋ 出力端子
７−１〜７−Ｋ、８、２７−１〜２７−Ｋ、２８ 適応制御器
９、２９ 状態推定器
１０−１〜１０−Ｋ−１、３０−１〜３０−Ｋ−１ スイッチ回路
２３−１〜２３−Ｋ 尤度推定器
２４ 加算器
Claims (14)
- Ｋ個の信号抽出手段と、信号推定手段を備え、同一の伝送路を伝送される複数のユーザの信号のうちＫ個のユーザの信号を復調する受信機における受信方法において、
前記受信機は、各信号抽出手段からの出力信号から該出力信号を送信したユーザの送信信号と受信信号との結合確率を導出するＫ個の結合確率導出手段と、各結合確率導出手段によって導出された結合確率を乗算する乗算手段とを備え、
ｉ（１≦ｉ≦Ｋ）番目の信号抽出手段は、受信信号からｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号を抽出し、
ｉ番目の結合確率導出手段は、信号推定手段によって推定されたｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号が送信された場合にｉ番目の信号抽出手段によって抽出されたｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号が得られる確率を導出し、
乗算手段は、各結合確率導出手段によって導出された確率を乗算し、
信号推定手段は、乗算手段によって算出された乗算値を最大にする１番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号を推定し、結合確率導出手段に出力するようにした受信方法。 - 請求項１に記載の受信方法において、
受信機は、ユーザ推定手段を更に備え、
該ユーザ推定手段は、各結合確率導出手段によって導出された確率に基づいて、伝送路状態の変動に応じて信号抽出手段がどのユーザの信号を抽出すべきかを推定し、
各信号抽出手段は、該推定結果に対応するユーザの信号を抽出するようにした受信方法。 - Ｋ個の信号抽出手段と、信号推定手段とを備え、同一の伝送路を伝送される複数のユーザの信号のうちＫ個のユーザの信号を復調する受信機における受信方法において、
前記受信機は、各信号抽出手段からの出力信号から該出力信号を送信したユーザの送信信号と受信信号との結合確率の対数を導出するＫ個の対数尤度導出手段と、各結合確率導出手段によって導出された結合確率を加算する加算手段とを備え、
ｉ（１≦ｉ≦Ｋ）番目の信号抽出手段は、受信信号からｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号を抽出し、
ｉ番目の対数尤度導出手段は、信号推定手段によって推定されたｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号が送信された場合にｉ番目の信号抽出手段によって抽出されたｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号が得られる確率の対数を導出し、
加算手段は、各対数尤度導出手段によって導出された対数を加算し、
信号推定手段は、加算手段によって算出された加算値を最大にする１番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号を推定し、対数尤度導出手段に出力するようにした受信方法。 - 請求項３に記載の受信方法において、
受信機は、ユーザ推定手段を更に備え、
該ユーザ推定手段は、各対数尤度導出手段によって導出された対数に基づいて、伝送路状態の変動に応じて信号抽出手段がどのユーザの信号を抽出すべきかを推定し、
各信号抽出手段は、該推定結果に対応するユーザの信号を抽出するようにした受信方法。 - 請求項１乃至４の何れかに記載の受信方法において、
受信機は、Ｋ個の適応制御手段を更に備え、
ｉ番目の適応制御手段は、受信信号と、信号推定手段からの確定したｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号とに基づいて、伝送路状態の変動に応じた重み付けのパラメータを決定し、
ｉ番目の信号抽出手段は、ｉ番目の適応制御手段によって決定されたパラメータで受信信号に重み付けをするようにした受信方法。 - 請求項１乃至４の何れかに記載の受信方法において、
受信機は、Ｋ個の適応制御手段を更に備え、
ｉ番目の適応制御手段は、受信信号と、信号推定手段からの確定していないｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号とに基づいて、伝送路状態の変動に応じた重み付けのパラメータを決定し、
ｉ番目の信号抽出手段は、ｉ番目の適応制御手段によって決定されたパラメータで受信信号に重み付けをするようにした受信方法。 - 請求項１乃至４の何れかに記載の受信方法において、
受信機は、Ｋ個の適応制御手段を更に備え、
ｉ番目の適応制御手段は、受信信号に基づいて、伝送路状態の変動に応じた重み付けのパラメータを決定し、
ｉ番目の信号抽出手段は、ｉ番目の適応制御手段によって決定されたパラメータで受信信号に重み付けをするようにした受信方法。 - Ｋ個の信号抽出手段と、信号推定手段とを備え、同一の伝送路を伝送される複数のユーザの信号のうちＫ個のユーザの信号を復調する受信機において、
前記受信機は、各信号抽出手段からの出力信号から該出力信号を送信したユーザの送信信号と受信信号との結合確率を導出するＫ個の結合確率導出手段と、各結合確率導出手段によって導出された結合確率を乗算する乗算手段とを備え、
ｉ（１≦ｉ≦Ｋ）番目の信号抽出手段は、受信信号からｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号を抽出し、
ｉ番目の結合確率導出手段は、信号推定手段によって推定されたｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号が送信された場合にｉ番目の信号抽出手段によって抽出されたｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号が得られる確率を導出し、
乗算手段は、各結合確率導出手段によって導出された確率を乗算し、
信号推定手段は、乗算手段によって算出された乗算値を最大にする１番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号を推定し、結合確率導出手段に出力するようにした受信機。 - 請求項８に記載の受信機において、
各結合確率導出手段によって導出された確率に基づいて、伝送路状態の変動に応じて信号抽出手段がどのユーザの信号を抽出すべきかを推定するユーザ推定手段を更に備え、
各信号抽出手段は、該推定結果に対応するユーザの信号を抽出するようにした受信機。 - Ｋ個の信号抽出手段と、信号推定手段とを備え、同一の伝送路を伝送される複数のユーザの信号のうちＫ個のユーザの信号を復調する受信機において、
前記受信機は、各信号抽出手段からの出力信号から該出力信号を送信したユーザの送信信号と受信信号との結合確率の対数を導出するＫ個の対数尤度導出手段と、各結合確率導出手段によって導出された結合確率を加算する加算手段とを備え、
ｉ（１≦ｉ≦Ｋ）番目の信号抽出手段は、受信信号からｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号を抽出し、
ｉ番目の対数尤度導出手段は、信号推定手段によって推定されたｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号が送信された場合にｉ番目の信号抽出手段によって抽出されたｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号が得られる確率の対数を導出し、
加算手段は、各対数尤度導出手段によって導出された対数を加算し、
信号推定手段は、加算手段によって算出された加算値を最大にする１番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号を推定し、対数尤度導出手段に出力するようにした受信機。 - 請求項１０に記載の受信機において、
各対数尤度導出手段によって導出された対数に基づいて、伝送路状態の変動に応じて信号抽出手段がどのユーザの信号を抽出すべきかを推定するユーザ推定手段を更に備え、
各信号抽出手段は、該推定結果に対応するユーザの信号を抽出するようにした受信機。 - 請求項８乃至１１の何れかに記載の受信機において、
Ｋ個の適応制御手段を更に備え、
ｉ番目の適応制御手段は、受信信号と、信号推定手段からの確定したｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号とに基づいて、伝送路状態の変動に応じた重み付けのパラメータを決定し、
ｉ番目の信号抽出手段は、ｉ番目の適応制御手段によって決定されたパラメータで受信信号に重み付けをするようにした受信機。 - 請求項８乃至１１の何れかに記載の受信機において、
Ｋ個の適応制御手段を更に備え、
ｉ番目の適応制御手段は、受信信号と、信号推定手段からの確定していないｉ番目のユーザ乃至Ｋ番目のユーザの信号とに基づいて、伝送路状態の変動に応じた重み付けのパラメータを決定し、
ｉ番目の信号抽出手段は、ｉ番目の適応制御手段によって決定されたパラメータで受信信号に重み付けをするようにした受信機。 - 請求項８乃至１１の何れかに記載の受信機において、
Ｋ個の適応制御手段を更に備え、
ｉ番目の適応制御手段は、受信信号に基づいて、伝送路状態の変動に応じた重み付けのパラメータを決定し、
ｉ番目の信号抽出手段は、ｉ番目の適応制御手段によって決定されたパラメータで受信信号に重み付けをするようにした受信機。
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