JP5330599B2 - 受信通信信号を最尤検出を用いて結合的に復号するための方法及び受信機 - Google Patents
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Description
最尤検出の残差を、
として定義するステップと、
ここで
残差eK−1(n)は、観測シンボルS^ QR,K−1(n)及びシンボル仮説SK−1(n)のみに依存することと、
(i)上記定義の下端の行について、最尤検出の残差の絶対値の二乗に等しいメトリック値を、全てのSK−1(n)の候補について計算することと、
(ii)SK−1(n)のM個の候補を決定して、M個の残存候補を提供することと、
(iii)上記観測信号S^ QR,K−2(n)の1つの追加的な値について、ステップ(i)及び(ii)を繰り返すことと、
(iv)上記M個の残存候補について、SK−2(n)の全ての送信候補を計算することと、
(v)全ての観測信号について、ステップ(iii)及び(iv)を繰り返すことと、
を含む。Mアルゴリズムの使用は、どの符号語が送信された可能性が最も高いかを高い確率で決定するために要する計算量を大幅に削減する。繰り返しの回数は、最小に維持され得る。
本応用において、線型MMSEアンテナ合成(combination)及び等化(equalization)が使用される。しかしながら、留意すべき点として、例えばゼロフォーシングなどの他の線型的な等化方式が使用されてもよい。観測信号Y(m)には、周波数に依存する重み行列W(m)が次のように乗算される。
図2を参照しながら説明したように、アップリンク上で送信される変調シンボルはDFT手段6によってプリコーディングされるため、MMSE合成及び等化後の当該シンボルは、時間領域に変換されなければならない。よって、復調器の次のステップは、各ユーザ0≦k≦K−1及び各シンボル0≦n≦NC−1についての次のようなIDFTである。
後に説明する検出及びソフト値計算の前に、観測信号のスケーリングを行うことが可能であり、それにより観測信号の各々において残余の雑音の分散が同じ単位(unity)となる。観測信号のこのスケーリングの手段によって、多量のソフト値計算において除算(divisions)が回避される。
次の小見出し以下で説明される最尤検出(MLD)において、計算上の複雑さは、シンボル別のビット数及びユーザ数の双方に伴う指数関数的な増加を示すであろう。この計算上の複雑さを低減するために、時間領域チャネルのQR分解が計算されてよく、それにより後に(“Mアルゴリズム”の小見出し以下で)説明するMアルゴリズム(M-algorithm)が使用可能となる。このQR分解は、時間領域チャネル推定G^から次のように計算され、
ソフト値計算、即ち観測されたビットが実際に送信されたビットに等しい確率についてのある種の確率計算が、ここで実行されることとなる。復号器において使用されるべきソフト値の計算のためのアルゴリズムについて、以下に説明する。
Mアルゴリズムは、チャネル行列が上三角であることを要し、これは上述したQR分解の結果である。
BPSK(Binary Phase Shift Keying):P=1
QPSK(Quadrature Phase Shift Keying,図5a):P=2
16QAM(16-Quadrature Amplitude Modulation,図5b):P=4
64QAM(64-Quadrature Amplitude Modulation,図5c):P=8
LLRにおける候補数は次の通りである。
上で説明したQRアルゴリズムが用いられる場合、上述したようにチャネル行列G^ QRは上三角である。すると、対数尤度比(LLD)メトリックにおいて用いられるMLDの残差は次に等しくなり、
上で説明したMMSE等化器を用いて、BLER(ブロックエラーレート)の観点でアップリンクLTEの性能についてシミュレーションを実行した。
FKは正規化されたDFTを表現するK×Kの行列、F* Kはその共役転置、
Eは等価な(プリコーダを含む)チャネルを表現するNrK×RKの行列、E*はその共役転置、
sは送信シンボルを表現するRK×1のベクトル、ここでs=(s0 T…sK−1 T)Tであり、skはR×1の列ベクトル、
wは雑音シンボルを表現するNrK×1のベクトル、
RW=E{WW*}は雑音共分散を表現するNrK×NrKの行列、○の中に×の記号はクロネッカー積を表す。
−(i)上記定義の下端の行について、最尤検出の残差の絶対値の二乗に等しいメトリック値を、全てのSK−1(n)の候補について計算することと、
−(ii)SK−1(n)のM個の候補を決定して、M個の残存候補を提供することと、
−(iii)観測信号S^ QR,K−2(n)の1つの追加的な値について、ステップ(i)及び(ii)を繰り返すことと、
−(iv)上記M個の残存候補について、SK−2(n)の全ての送信された候補を計算することと、
−(v)全ての観測信号について、ステップ(iii)及び(iv)を繰り返すことと、
を含む。Mアルゴリズムの使用は、どの符号語が送信された可能性が最も高いかを高い確率で決定するために要する計算量を大幅に削減する。繰り返しの回数は、最小に維持され得る。
−等化の出力が部分的に利用可能である場合に、エラー確率が最適化される、
−計算上の複雑さが妥当(reasonable)である、
−白色化フィルタリングのおかげで、最新のML検出方式のほとんどが適用可能である、
−エラー性能と計算上の複雑さとの間の柔軟なトレードオフが可能となる。
Claims (13)
- 少なくとも2つの受信通信信号を復号するための受信機における方法であって、
前記通信信号は、変調され、離散フーリエ変換によりプリコーディングされ、及びSC−FDMA(Single Carrier‐Frequency Division Multiple Access)方式の手段により送信され、
前記方法は、
重み行列W(m)に基づいて、前記受信機において観測される信号Y(m)についてアンテナ合成及び等化を実行して、観測信号モデルX^(m)と周波数領域チャネル推定H〜(m)とを提供するステップと、
前記観測信号モデルX^(m)について逆離散フーリエ変換を実行して前記観測信号モデルX^(m)の時間領域モデルS〜(n)を提供し、及び前記周波数領域チャネル推定H〜(m)の逆離散フーリエ変換を実行して時間領域チャネル推定G 〜 を提供するステップと、
前記観測信号モデルX^(m)の前記時間領域モデルS〜(n)を白色化して、前記時間領域モデルS〜(n)の白色化時間領域モデルS^(n)、及び白色化時間領域チャネル推定G ^ を提供するステップと、
前記白色化時間領域チャネル推定G ^ を用いて、前記白色化時間領域モデルS^(n)の最尤検出に基づくソフト値の計算を実行することにより、前記少なくとも2つの受信通信信号を結合検出し、前記少なくとも2つの受信通信信号が復号されるステップと、
を含む方法。 - 白色化の前記ステップは、結合検出の前記ステップの前に実行される、請求項1に記載の方法。
- 白色化の前記ステップは、逆離散フーリエ変換の前記ステップの後に実行される、請求項1に記載の方法。
- 結合検出の前記ステップは、単一タップチャネルモデルを含む、請求項1、2又は3に記載の方法。
- 前記方法は、結合検出の前記ステップの前に、前記時間領域チャネル推定G^のQR分解を実行して、QR分解された信号モデルS^ QR(n)とQR分解後の時間領域チャネル推定G^ QRを提供するステップ、を含み、
結合検出の前記ステップは、
ビット番号i及びユーザkについてソフト値を計算して、送信ビットがそれぞれ“1”及び“0”である全ての送信シンボルの候補の2つの集合S1,k,i,S0,k,iを提供し、
前記全ての送信シンボルの候補の集合S1,k,i,S0,k,iのいずれを評価すべきかを選択し、
前記選択された送信シンボルの候補を評価する、
ことにより、前記QR分解された信号モデルS^ QR(n)を検出することを含む、
請求項1〜4のいずれかに記載の方法。 - 評価の前記ステップは、
最尤検出の残差を、
として定義するステップと、
ここで
であり、
前記残差eK−1(n)は、観測シンボルS^ QR,K−1(n)及びシンボル仮説SK−1(n)のみに依存することと、
(i)前記定義の下端の行について、最尤検出の残差の絶対値の二乗に等しいメトリック値を、全てのSK−1(n)の候補について計算することと、
(ii)SK−1(n)のM個の候補を決定して、M個の残存候補を提供することと、
(iii)S ^ QR,K−2(n)の1つの追加的な値について、ステップ(i)及び(ii)を繰り返すことと、
(iv)前記M個の残存候補について、SK−2(n)の全ての送信候補を計算することと、
(v)全ての観測信号について、ステップ(iii)及び(iv)を繰り返すことと、
を含む、請求項5に記載の方法。 - 結合検出の前記ステップは、ユークリッド距離の二乗での対数尤度比又はユークリッド距離に基づく対数尤度比の手段によって実行されるソフト値の計算を含む、請求項1〜6のいずれかに記載の方法。
- 白色化の前記ステップは、
残余の雑音及び干渉共分散行列Rηkを推定することと、
前記残余の雑音及び干渉共分散行列のコレスキー分解Rηk=LL*を実行して、下三角行列Lを提供することと、
前記信号の時間領域モデルS〜(n)にL*を乗算することにより、前記信号の時間領域モデルS〜(n)を白色化して、白色化時間領域モデルS^(n)を提供することと、
前記時間領域チャネル推定G〜にL*を乗算することにより、前記時間領域チャネル推定G〜を白色化して、白色化時間領域チャネル推定G^を提供することと、
を含む、請求項1〜7のいずれかに記載の方法。 - 白色化の前記ステップは、受信された前記信号を(Diag{Rηk})−1/2でスケーリングすることを含む、請求項1〜6のいずれかに記載の方法。
- スケーリングの前記ステップは、
白色雑音行列NS^(n)の雑音共分散行列であるΛNとシンボル間干渉共分散行列であるΛISIとの和により、残余の雑音共分散行列L〜を推定することと、
前記信号の時間領域モデルS〜(n)に(Diag{L〜})−1/2を乗算することにより、前記信号の時間領域モデルS〜(n)をスケーリングして、スケーリングされた時間領域モデルS^(n)を提供することと、
前記時間領域チャネル推定G〜に(Diag{L〜})−1/2を乗算することにより、前記時間領域チャネル推定G〜をスケーリングして、スケーリングされた時間領域チャネル推定G^を提供することと、
を含む、請求項9に記載の方法。 - 前記重み行列W(m)は、最小二乗誤差を最小化するように選択される、請求項1〜10のいずれかに記載の方法。
- 請求項1〜11のいずれかに記載の方法を実行するための手段を備える、
信号の通信のための無線通信システムにおける使用のための受信機。 - 前記手段は、特定用途向け集積回路(ASICs)、又はマイクロプロセッサ若しくはデジタルシグナルプロセッサにより実行されるべき記憶されるプログラム命令を含むコンピュータプログラムを含む、請求項12に記載の受信機。
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