JP5475276B2

JP5475276B2 - 受信装置、及び信号検出方法

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Publication number: JP5475276B2
Application number: JP2008328324A
Authority: JP
Inventors: 正明藤井
Original assignee: Samsung Electronics Co Ltd
Current assignee: Samsung Electronics Co Ltd
Priority date: 2008-12-24
Filing date: 2008-12-24
Publication date: 2014-04-16
Anticipated expiration: 2028-12-24
Also published as: KR20100075349A; JP2010154087A; KR101524747B1

Description

本発明は、受信装置、及び信号検出方法に関する。特に、移動通信システムにおけるＭＩＭＯ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ−ＩｎｐｕｔａｎｄＭｕｌｔｉｐｌｅ−Ｏｕｔｐｕｔ）方式に係る受信装置、及び信号検出方法に関する。

無線装置間の通信速度を高速化する技術の一つとして、多入力・多出力伝送方式が知られている。この方式は、文字通り、複数のアンテナを用いた信号の入出力を基本としている。この方式の特徴は、異なる複数のアンテナを利用して、同じタイミング、かつ、同じ周波数で複数の送信データを一度に送信することが可能な点にある。そのため、同時に送信可能なチャネルの数が増加するにつれ、増加したチャネルの分だけ単位時間当たりに送信可能な情報量を増加させることが可能になる。また、この方式は、通信速度を向上させるに当たって、占有される周波数帯域が増加しないという利点も有する。

しかし、同一周波数の搬送波成分を有する複数の変調信号が同時に送信されるため、受信側において混信した変調信号を分離する手段が必要になる。そこで、受信側において、無線伝送路の伝送特性を表すチャネル行列が推定され、そのチャネル行列に基づき、受信信号から各サブストリームに対応する送信信号が分離される。尚、チャネル行列は、パイロットシンボル等を用いて推定される。しかしながら、伝送路内で付加されるノイズやサブストリーム間に生じる干渉等の影響を十分に除去してサブストリーム毎に送信信号を精度良く再現するには特別な工夫が必要である。

ＭＩＭＯシステムにおける信号検出方法としては、例えば、ＭＭＳＥ（ＭｉｎｉｍｕｍＭｅａｎＳｑｕａｒｅｄＥｒｒｏｒ）検波を利用する方法が知られている。また、上記のＭＭＳＥ検波方式よりも伝送特性を向上させることが可能な方式として、例えば、ＭＬＤ（ＭａｘｉｍｕｍＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＤｅｔｅｃｔｉｏｎ）検波方式が知られている。ＭＬＤ検波方式の一応用例として、例えば、下記の非特許文献１には、信号分離処理にかかる演算負荷を低減させることが可能なＱＲ分解ＭＬＤ方式が開示されている。さらに、ＭＬＤに関して伝送特性を向上させる技術として、例えば、下記の非特許文献２、３には、事前白色化最尤推定と呼ばれる技術が開示されている。

Ｋ．Ｈｉｇｕｃｈｉ，Ｈ．Ｋａｗａｉ，Ｎ．ＭａｅｄａａｎｄＭ．Ｓａｗａｈａｓｈｉ，"ＡｄａｐｔｉｖｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｓｕｒｖｉｎｇｓｙｍｂｏｌｒｅｐｌｉｃａｃａｎｄｉｄａｔｅｓｂａｓｅｄｏｎｍａｘｉｍｕｍｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｉｎＱＲＭ−ＭＬＤｆｏｒＯＦＣＤＭＭＩＭＯＭｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ"，Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥＧＬＯＢＥＣＯＭ’０４，ｐｐ．２４８０−２４８６，Ｄａｌｌａｓ，Ｄｅｃｅｍｂｅｒ２００４．Ｇ．Ｅ．ＢｏｔｔｏｍｌｅｙａｎｄＫ．Ｊａｍａｌ，"ＡｄａｐｔｉｖｅａｒｒａｙｓａｎｄＭＬＳＥ"，ＩＥＥＥＶＴＣ’９５，ｐｐ．５０−５４，Ｍａｙ１９９５．Ｙ．Ｌｉ，Ｊ．ＷｉｎｔｅｒｓａｎｄＮ．Ｓｏｌｌｅｎｂｅｒｇｅｒ，"ＳｉｇｎａｌｄｅｔｅｃｔｉｏｎｆｏｒＭＩＭＯ−ＯＦＤＭｗｉｒｅｌｅｓｓｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ"，ＩＥＥＥＩＣＣ’０１，ｐｐ．３０７７−３０８１，Ｊｕｎｅ２００１．

上記の非特許文献１に記載の技術を用いると、比較的少ない演算量で精度良くＭＩＭＯサブチャネルを分離することができる。しかし、同文献１に記載のＱＲ分解ＭＬＤ方式では、同一チャネルを利用する他のシステムが近くに存在すると、そのシステムから受ける同一チャネル干渉の影響により伝送特性が大きく劣化してしまうという問題がある。一方、上記の非特許文献２、３に記載の技術を用いると、同一チャネル干渉による影響を白色化することができるため、ＳＮＲ（ＳｉｇｎａｌｔｏＮｏｉｓｅＲａｔｉｏ）が大きくなるにつれて同一チャネル干渉の影響を小さくすることができる。

しかしながら、同文献２、３に記載の事前白色化最尤推定は、全ての送信シンボルベクトルを考慮して信号分離処理を実行する必要がある。そのため、ストリーム数及び変調多値数が増加するにつれて演算量が著しく大きくなってしまうという問題がある。また、上記のＱＲ分解ＭＬＤ方式では、サブストリーム毎に順次送信シンボルが決定され、その送信シンボルを用いて次の送信シンボルを決定するために用いる誤差ベクトルの成分が算出される。そのため、誤差ベクトルを用いて同一チャネル干渉成分を白色化する上記の事前白色化最尤推定の手法はＱＲ分解ＭＬＤ方式に直接組み合わせることができない。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、同一チャネル干渉の影響を低減させつつ、少ない演算量で精度良く送信シンボルベクトルを検出することが可能な、新規かつ改良された受信装置、及び信号検出方法を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、自装置向けのチャネル行列を推定するチャネル行列推定部と、同一チャネル干渉源との間の伝送路特性を表す干渉チャネル行列を推定する干渉チャネル行列推定部と、前記干渉チャネル行列を用いて同一チャネル干渉により生じる誤差ベクトルの相関行列を算出する相関行列算出部と、前記相関行列の逆行列を複素行列と当該複素行列の複素共役転置との積に分解する第１行列分解部と、前記チャネル行列と前記複素行列とを積算して得られた行列をユニタリ行列と上又は下三角行列との積に分解する第２行列分解部と、前記複素行列が乗算された受信信号ベクトル、前記ユニタリ行列、及び前記上又は下三角行列を用いて所定の送信シンボル候補に対するトレリス探索を実行し、尤もらしい前記送信シンボル候補の組み合わせを検出する最尤検出部と、を備える、受信装置が提供される。

このように、受信信号ベクトル、及び自装置向けチャネル行列に予め上記の複素行列を乗算することで、最尤検出処理の前段において同一チャネル干渉に関する白色化を施すことができる。その結果、同一チャネル干渉に関する白色化が施された受信信号ベクトルに対してＱＲ（又はＱＬ）分解最尤検出方法が適用できるようになり、干渉白色化最尤推定方式において問題とされていた膨大な演算量を現実的なレベルまで低減させることが可能になる。逆に、ＱＲ（又はＱＬ）分解最尤検出方法において、同一チャネル干渉源が存在する場合に伝送特性が大きく劣化してしまう問題を解決することが可能になる。

また、前記第１行列分解部は、複素行列に対するコレスキー分解アルゴリズムを用いて前記相関行列の逆行列を下三角行列と当該下三角行列の複素共役転置に対応する上三角行列との積に分解するように構成されていてもよい。このように、コレスキー分解アルゴリズムを用いることで、上記の複素行列の算出に要する演算量を削減することができる。なお、行列の分解処理に関する演算負荷の増大を厭わない場合、前記第１行列分解部は、固有値分解アルゴリズムを用いて前記相関行列の逆行列を直交行列Ｕ、当該直交行列Ｕの複素共役転置Ｕ^Ｈ、対角行列Ｄの積に分解し、前記複素行列をＤ^１／２Ｕ^Ｈに設定するように構成されていてもよい。

また、前記最尤検出部は、前記複素行列を受信信号ベクトルに乗算し、さらに前記ユニタリ行列を乗算して白色化受信信号ベクトルを生成する白色化受信信号ベクトル生成部と、前記上又は下三角行列の最下段又は最上段から順に、当該各段の要素及び前記所定の送信シンボル候補を用いて各段のレプリカシンボルを生成し、当該各段のレプリカシンボルと前記白色化受信信号ベクトルの各段に対応する成分との間のユークリッド距離が小さくなるような送信シンボル候補を順次決定するトレリス探索部と、を含むように構成されていてもよい。このように、上又は下三角行列の最下段又は最上段から順に送信シンボル候補が決定されることで、全ての送信シンボル候補について組み合わせを考慮する必要が無くなり、演算量を大きく低減させることができる。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、同一チャネル干渉源との間の伝送路特性を表す干渉チャネル行列が推定される干渉チャネル行列推定ステップと、前記干渉チャネル行列を用いて同一チャネル干渉により生じる誤差ベクトルの相関行列が算出される相関行列算出ステップと、前記相関行列の逆行列が複素行列と当該複素行列の複素共役転置との積に分解される第１行列分解ステップと、自装置向けのチャネル行列が推定されるチャネル行列推定ステップと、前記チャネル行列と前記複素行列とを積算して得られる行列がユニタリ行列と上又は下三角行列との積に分解される第２行列分解ステップと、前記複素行列が乗算された受信信号ベクトル、前記ユニタリ行列、及び前記上又は下三角行列を用いて所定の送信シンボル候補に対するトレリス探索が実行され、尤もらしい前記送信シンボル候補の組み合わせが検出される最尤検出ステップと、を含む、信号検出方法が提供される。

以上説明したように本発明によれば、同一チャネル干渉の影響を低減させつつ、少ない演算量で精度良く送信シンボルベクトルを検出することが可能になる。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

［説明の流れについて］
ここで、以下に記載する本発明の実施形態に関する説明の流れについて簡単に述べる。まず、図１を参照しながら、従来のＱＲ分解ＭＬＤによるＭＩＭＯ信号検出方法について説明し、同方法が抱える課題について述べる。次いで、図２を参照しながら、同一チャネル干渉が存在する場合のＭＩＭＯシステムの構成について説明する。次いで、図３を参照しながら、従来の事前白色化最尤推定（Ｐｒｅ−ｗｈｉｔｅｎｉｎｇＦｕｌｌ−ＭＬＤ）方法について説明し、同方法が抱える課題について述べる。次いで、図４、図５を参照しながら、同実施形態に係る受信装置１００の構成について説明する。次いで、図６を参照しながら、同実施形態に係る技術の一応用例について説明する。最後に、図７を参照しながら、同実施形態の技術を適用することにより得られる効果について説明する。

［課題の整理］
まず、本発明の一実施形態に係る技術について詳細な説明をするに先立ち、同実施形態が解決しようとする課題について簡単に纏める。

（ＱＲ分解ＭＬＤによるＭＩＭＯ信号検出方法）
はじめに、ＱＲ分解ＭＬＤによるＭＩＭＯ信号検出方法について説明する。図１は、ＱＲ分解ＭＬＤ方式を採用した受信装置３０の機能構成例を示す説明図である。図１に示すように、受信装置３０は、Ｎ_Ｒ本の受信アンテナと、チャネル行列推定部３２と、並び替え処理部３４と、ＱＲ分解部３６と、チャネル行列上三角化部３８と、トレリス探索部４０とにより構成される。なお、図１にはＮ_Ｒ＝４の場合が例示されているが、これに限定されない。また、受信装置３０には、Ｎ_Ｔ本の送信アンテナを有する送信装置（非図示）から送信アンテナ毎に独立してＮ_Ｔ本のストリームが送信されているものとする。

まず、Ｎ_Ｒ本の受信アンテナで受信された受信ストリームは、チャネル行列推定部３２、及びチャネル行列上三角化部３８に入力される。チャネル行列推定部３２は、Ｎ_Ｒ本の受信ストリームに含まれるパイロット信号に基づいてチャネル行列を推定する。例えば、送信シンボルベクトルをｓ、雑音ベクトルをｎとすると、受信信号ベクトルｘは、チャネル行列推定部３２で推定されるチャネル行列Ｈ_Ｄを用いて、下記の式（１）のように表現される。なお、チャネル行列Ｈ_Ｄは、Ｎ_Ｒ行Ｎ_Ｔ列の行列となる。

チャネル行列推定部３２で推定されたチャネル行列Ｈ_Ｄは、並び替え処理部３４に入力される。チャネル行列Ｈ_Ｄが入力されると、並び替え処理部３４は、チャネル行列Ｈ_Ｄを構成する各列ベクトルの大きさを計算し、各ストリームの受信信号電力を算出する。さらに、並び替え処理部３４は、算出した受信信号電力が大きい順にチャネル行列Ｈ_Ｄの列ベクトルを並び替える。例えば、並び替え処理部３４は、受信信号電力が大きい順で右側から列ベクトルを配置する。なお、以下の説明においては、簡単のため、並び替え前後で列ベクトルの並び順が変わらなかったものとする。並び替え処理部３４で並び替え処理が施されたチャネル行列Ｈ_Ｄは、ＱＲ分解部３６に入力される。チャネル行列Ｈ_Ｄが入力されると、ＱＲ分解部３６は、下記の式（２）に示すように、チャネル行列Ｈ_Ｄをユニタリ行列Ｑと上三角行列Ｒとの積に分解する。

ＱＲ分解部３６による分解処理で得られたユニタリ行列Ｑは、チャネル行列上三角化部３８に入力される。一方、ＱＲ分解部３６による分解処理で得られた上三角行列Ｒは、トレリス探索部４０に入力される。ユニタリ行列Ｑが入力されると、チャネル行列上三角化部３８は、下記の式（３）に示すように、受信信号ベクトルｘにユニタリ行列Ｑの複素共役転置Ｑ^Ｈを乗算する。このようにしてユニタリ行列Ｑの複素共役転置Ｑ^Ｈが受信信号ベクトルｘに乗算されると、下記の式（４）に示すような信号ベクトルｚが得られる。但し、下記の式（４）は、Ｎ_Ｔ＝Ｎ_Ｒ＝４の場合における信号ベクトルｚを例示したものである。このように、チャネル行列上三角化部３８による乗算処理により、チャネル行列Ｈ_Ｄが上三角化される。

チャネル行列上三角化部３８から出力された信号ベクトルｚは、トレリス探索部４０に入力される。上記の通り、トレリス探索部４０には、ＱＲ分解部３６から上三角行列Ｒが入力されている。そこで、トレリス探索部４０は、信号ベクトルｚと上三角行列Ｒとを利用し、トレリス探索アルゴリズムを用いて下記の式（５）に示すような送信シンボルベクトルｓ”を推定する。但し、Ｃ_ｊは、ｊ番目のストリームで用いる変調多値数に基づいて決定されたコンスタレーションの集合を表す。つまり、ｓ_ｊ’は、ｊ番目のストリームに対応するコンスタレーションの集合から選択される送信シンボル候補を示す。

上記の式（５）で表される送信シンボルベクトルｓ”を得るために、トレリス探索部４０は、上三角行列Ｒの最下段から順にトレリス探索を実行する。例えば、上記の式（４）を例に挙げると、まず、トレリス探索部４０は、ある送信シンボル候補ｓ_４’を選択し、上三角行列Ｒを構成する最下段の要素ｒ_４４との積ｒ_４４＊ｓ_４’を計算する。次いで、トレリス探索部４０は、上記の式（３）で得られている信号ベクトルｚの要素ｚ_４と積ｒ_４４＊ｓ_４’との間のユークリッド距離を算出する。さらに、トレリス探索部４０は、同様にして他の送信シンボル候補ｓ_４’に関するユークリッド距離を算出し、ユークリッド距離が小さい送信シンボル候補ｓ_４’を抽出する。このとき、ユークリッド距離が最小になる送信シンボル候補ｓ_４’が抽出されてもよいが、ユークリッド距離が小さい順に所定数の送信シンボル候補ｓ_４’が抽出されるように構成されていてもよい。

次に、トレリス探索部４０は、抽出した送信シンボル候補ｓ_４’を利用し、送信シンボル候補ｓ_４’の場合と同様にして上三角行列Ｒの下から３段目の要素に対する送信シンボル候補ｓ_３’を抽出する。同様に、トレリス探索部４０は、送信シンボル候補ｓ_２’、ｓ_１’を抽出する。このように、トレリス探索部４０は、上三角行列Ｒの最下段から順に送信シンボル候補ｓ_４’〜ｓ_１’を抽出することで、上記の式（５）に適合する送信シンボルベクトルｓ”を推定する。このようにして推定された送信シンボルベクトルｓ”は、推定シンボルベクトルとして出力される。なお、上記の説明においては、ＱＲ分解を前提としたが、ＱＬ分解を用いることもできる。この場合、ＱＬ分解によりユニタリ行列Ｑと下三角行列Ｌとが得られるため、下三角行列Ｌの最上段から順に送信シンボル候補ｓ_１’〜ｓ_４’が抽出される。

以上説明したように、上三角行列の最下段から順にトレリス探索が行われることで、各段において送信シンボル候補の数が順次絞り込まれる。そのため、全ての送信シンボル候補をストリーム分だけ組み合わせる場合に比べ、ユークリッド距離の算出対象を大きく減らすことができる。その結果、ＱＲ分解ＭＬＤによるＭＩＭＯ信号検出方法を用いると、演算負荷を大きく低減させることが可能になる。しかしながら、ここで説明した従来のＱＲ分解ＭＬＤ方式では、同一チャネル干渉の影響が考慮されていない。そのため、同一チャネルを利用する他のシステムが近くに存在すると、同一チャネル干渉の影響を含む受信信号ベクトルｘに基づいて送信シンボルベクトルを推定することになり、伝送特性が大きく劣化してしまう。こうした同一チャネル干渉の影響を低減させる方法としては、後述する事前白色化最尤検出方法がある。次に、この方法について説明する。

（Ｐｒｅ−ｗｈｉｔｅｎｉｎｇＦｕｌｌ−ＭＬＤによるＭＩＭＯ信号検出方法）
次に、従来の事前白色化最尤推定方法について説明する。上記の通り、事前白色化最尤推定方法は、同一チャネル干渉の影響を低減し、同一チャネルを利用する他のシステムが近くに存在する場合でも良好な伝送特性が得られる点で非常に優れている。まず、図２を参照しながら、同一チャネルを利用する他のシステムが存在する場合のＭＩＭＯシステムの構成について簡単に説明する。

（システム構成）
図２に示すように、ＭＩＭＯシステムには、送信装置１０、受信装置１２が含まれる。但し、ＭＩＭＯシステムは、送信装置２０を含む他のＭＩＭＯシステムから同一チャネル干渉の影響を受けるものとする。特に、送信装置１０と受信装置１２との間でストリームの送信に用いるチャネルと同一のチャネルを送信装置２０が利用しているものとする。送信装置１０は、Ｎ_Ｔ本の送信アンテナを有し、受信装置１２に向けてＮ_Ｔ本のストリームを各送信アンテナから独立に送信する。一方、送信装置２０は、Ｎ_Ｉ本のアンテナを有し、受信装置１２とは異なる受信機に向けてＮ_Ｉ本のストリームを各送信アンテナから独立に送信する。但し、送信装置１０、２０が同一チャネルを利用するため、送信装置２０が送信したストリームが受信装置１２にも到達してしまう。

いま、送信装置１０が送信する送信シンボルベクトルをｓ、送信装置２０が送信する送信シンボルベクトルをｃ、送信装置１０と受信装置１２との間の伝送路特性を表すチャネル行列をＨ_Ｄ、送信装置２０と受信装置１２との間の伝送路特性を表す干渉チャネル行列をＨ_Ｕと表現すると、受信装置１２で受信される受信信号ベクトルｘは、下記の式（６）のように表現される。但し、受信装置１２は、Ｎ_Ｒ本の受信アンテナを有する。そのため、干渉チャネル行列Ｈ_Ｕは、Ｎ_Ｒ行Ｎ_Ｉ列の行列で表現される。また、ｎは雑音ベクトルを表す。

上記の式（６）に示すように、受信装置１２で受信される受信信号ベクトルｘには、同一チャネル干渉の影響として干渉チャネル行列Ｈ_Ｕを含む項が存在する。そのため、この受信信号ベクトルｘを対象に上記のＱＲ分解ＭＬＤを実行すると、伝送特性の劣化を招いてしまうのである。そこで、事前白色化最尤推定方法では、干渉チャネル行列Ｈ_Ｕの項を白色化し、ＳＮＲが向上した場合に干渉チャネル行列Ｈ_Ｕの影響が小さくなるようにする。以下、図３を参照しながら、従来の事前白色化最尤推定方法を適用した受信装置１２（受信装置５０）の機能構成について説明する。

（受信装置５０の機能構成）
図３に示すように、受信装置５０は、チャネル行列推定部５２と、レプリカ信号生成部５４と、誤差ベクトル計算部５６と、干渉チャネル行列推定部５８と、干渉相関逆行列計算部６０と、メトリック計算部６２と、最小メトリック探索部６４とにより構成される。なお、受信装置５０には送信装置１０から送信シンボルベクトルｓが送信され、送信装置２０から送信シンボルベクトルｃが送信されるものとする。さらに、Ｎ_Ｒ本の受信アンテナで受信信号ベクトルが受信されるものとする。

まず、Ｎ_Ｒ本の受信アンテナで受信信号ベクトルが受信されると、受信信号ベクトルは、チャネル行列推定部５２、干渉チャネル行列推定部５８、及び誤差ベクトル計算部５６に入力される。チャネル行列推定部５２では、受信信号ベクトルに含まれるパイロット信号に基づいて自装置向けのチャネル行列が推定される。そして、チャネル行列推定部５２で推定されたチャネル行列は、レプリカ信号生成部５４に入力される。レプリカ信号生成部５４には、送信装置１０から送信されるストリーム毎の変調多値数に基づく送信シンボルベクトル候補が入力されている。そこで、レプリカ信号生成部５４は、チャネル行列推定部５２で推定されたチャネル行列に送信シンボルベクトル候補を乗算してレプリカ信号ベクトルを生成する。レプリカ信号生成部５４で生成されたレプリカ信号ベクトルは、誤差ベクトル計算部５６に入力される。

上記の通り、誤差ベクトル計算部５６には、受信信号ベクトルｘが入力されている。そこで、誤差ベクトル計算部５６は、下記の式（７）に示すように、受信信号ベクトルｘとレプリカ信号ベクトルＨ_Ｄｓ’との差分を計算し、各送信シンボルベクトル候補ｓ’に対する誤差ベクトルｅを算出する。但し、送信シンボルベクトルｓ’＝［ｓ_１’，ｓ_２’，…，ｓ_ＮＴ’］^Ｔである。また、受信信号ベクトルｘは、上記の式（６）で表現される。また、下記の式（７）において、送信シンボルベクトル候補ｓ’と、送信装置１０が送信した送信シンボルベクトルｓとが等しい場合、誤差ベクトルｅの相関行列Ｒ_ｅｅは、下記の式（８）のように表現される。但し、Ｉ_ＮＲは、Ｎ_Ｒ行Ｎ_Ｒ列の単位行列である。また、σ^２は雑音分散を示す。

上記の式（７）のようにして誤差ベクトル計算部５６で算出された誤差ベクトルｅは、メトリック計算部６２に入力される。一方で、干渉チャネル行列推定部５８では、受信信号ベクトルに基づいて送信装置２０との間の伝送路特性を示す干渉チャネル行列Ｈ_Ｕが推定される。干渉チャネル行列推定部５２で推定された干渉チャネル行列Ｈ_Ｕは、干渉相関逆行列計算部６０に入力される。このとき、上記の雑音分散σ^２も算出され、干渉相関逆行列計算部６０に入力される。干渉相関逆行列計算部６０は、上記の式（７）に従い、干渉チャネル行列推定部５８で推定された干渉チャネル行列Ｈ_Ｕ及び雑音分散σ^２を用いて誤差ベクトルの相関行列Ｒ_ｅｅを算出する。さらに、干渉相関逆行列計算部６０は、算出した相関行列Ｒ_ｅｅを逆行列に変換し、メトリック計算部６２に入力する。

メトリック計算部６２では、誤差ベクトル計算部５６から入力された誤差ベクトルｅ、及び干渉相関逆行列計算部６０から入力された相関行列の逆行列Ｒ_ｅｅ ^−１を用いて送信シンボルベクトルを推定するためのメトリックを計算する。事前白色化最尤推定方法においては、メトリックとして、単純に誤差ベクトルｅのノルムを用いるのではなく、相関行列の逆行列Ｒ_ｅｅ ^−１を誤差ベクトルｅ及びその複素共役転置ｅ^Ｈで挟んだｅ^ＨＲ_ｅｅ ^−１ｅが用いられる。また、メトリック計算部６２で算出されるメトリックｅ^ＨＲ_ｅｅ ^−１ｅは、下記の式（９）のように展開される。

まず、上記の式（９）の右辺第１項に注目する。右辺第１項には、干渉チャネル行列Ｈ_Ｕ及びその複素共役転置Ｈ_Ｕ ^Ｈが含まれている。しかし、干渉チャネル行列Ｈ_Ｕ及びその複素共役転置Ｈ_Ｕ ^Ｈの間に相関行列の逆行列Ｒ_ｅｅ ^−１が挟まれていることにより、相関行列の逆行列Ｒ_ｅｅ ^−１（式（８）参照）を展開すると右辺第１項から干渉チャネル行列Ｈ_Ｕの成分が消去される。但し、右辺第２項及び第３項には、干渉チャネル行列Ｈ_Ｕの成分が含まれている。しかし、右辺第２項及び第３項には、雑音ベクトルｎがかかっており、雑音が小さくなるにつれて無視できるようになる。つまり、ＳＮＲが大きくなると、干渉チャネル行列Ｈ_Ｕの影響が無視できるようになるのである。従って、ＳＮＲが大きい場合、受信信号ベクトルｘに干渉チャネル行列Ｈ_Ｕの項が含まれていても、メトリックに現れる干渉チャネル行列Ｈ_Ｕの成分が無視できる程度になるため、信号検出の精度に与える影響が小さくて済む。本稿においては、このような作用を白色化と呼んでいる。

さて、メトリック計算部６２で算出されたメトリックは、最小メトリック探索部６４に入力される。最小メトリック探索部６４では、下記の式（１０）に示すように、メトリックが最小となる送信シンボルベクトルを決定する。但し、Ｓは全ての可能な送信シンボルベクトルの集合を表す。つまり、各ストリームの変調多値数に応じて決定される全ての送信シンボル候補について組み合わせを考慮し、全ての送信シンボルベクトルについて計算されたメトリックの中から最小となるものを決定する。そして、決定されたメトリックに対応する送信シンボルベクトルを推定シンボルベクトルに決定する。

上記の通り、事前白色化最尤推定方法を用いると、ＳＮＲが大きい場合にメトリックに含まれる同一チャネル干渉の影響が小さくなり、同一チャネル干渉が信号検出に与える影響を低減させることができる。しかしながら、自装置向けに送信されうる送信シンボルベクトルの組み合わせを全て考慮する必要があり、ストリーム数及び変調多値数が増加するにつれて演算量が膨大になってしまう。また、上記の事前白色化最尤推定方法においては、メトリックを計算する際に誤差ベクトルが必要になる。そのため、ＱＲ分解ＭＬＤ方式のようにトレリス探索の過程で逐次的に誤差ベクトルの要素が求まるような手法とは直接組み合わせることができない。そこで、演算量を抑えつつ、同一チャネル干渉による影響を低減させることが可能な工夫が求められている。

＜実施形態＞
本発明の一実施形態について説明する。本実施形態は、演算量を抑えつつ、同一チャネル干渉による影響を低減させることが可能な技術を提案するものである。本実施形態の基本的なアイデアは、最尤検出を実行する前段において、同一チャネル干渉成分の白色化に相当する処理を実行しておき、その処理結果を用いてＱＲ分解ＭＬＤを実行するというものである。上記の事前白色化最尤推定に用いた上記の式（１０）で表現されるメトリックは、下記の式（１１）のように、ある複素行列Ｖを用いて分解することができる。また、誤差ベクトルｅを複素行列Ｖで変換したもの（ｅ’）は、下記の式（１２）のようになる。

上記の式（１２）を参照すると、誤差ベクトルｅを同一チャネル干渉に関して白色化するためには、受信信号ベクトルｘ及び自装置向けのチャネル行列Ｈ_Ｄを上記の式（１１）に現れる複素行列Ｖで白色化すればよいことが分かる。そこで、複素行列Ｖを受信信号ベクトルｘ及びチャネル行列Ｈ_Ｄに乗算し、同一チャネル干渉成分を白色化した上で、これらの乗算結果を利用してＱＲ分解ＭＬＤを実行するというのが本実施形態の基本的なアイデアである。以下、当該アイデアを上記の受信装置１２に適用した受信装置１００の機能構成について説明する。

［受信装置１００の機能構成］
図４に示すように、受信装置１００は、チャネル行列推定部１０２と、干渉チャネル行列推定部１０４と、相関行列計算部１０６と、逆行列計算部１０８と、行列分解部１１０と、干渉白色化部１１２、１１８と、並び替え処理部１１４と、ＱＲ分解部１１６と、チャネル行列上三角化部１２０と、トレリス探索部１２２とにより構成される。なお、受信装置１００には送信装置１０から送信シンボルベクトルｓが送信され、送信装置２０から送信シンボルベクトルｃが送信されるものとする。さらに、Ｎ_Ｒ本の受信アンテナで受信信号ベクトルが受信されるものとする。

まず、Ｎ_Ｒ本の受信アンテナで受信信号ベクトルが受信されると、受信信号ベクトルは、チャネル行列推定部１０２、干渉チャネル行列推定部１０４、及び干渉白色化部１１８に入力される。チャネル行列推定部１０２では、受信信号ベクトルに含まれるパイロット信号に基づいて自装置向けのチャネル行列が推定される。そして、チャネル行列推定部１０２で推定されたチャネル行列は、干渉白色化部１１２に入力される。

一方で、干渉チャネル行列推定部１０４では、受信信号ベクトルに基づいて送信装置２０との間の伝送路特性を示す干渉チャネル行列Ｈ_Ｕが推定される。干渉チャネル行列推定部５２で推定された干渉チャネル行列Ｈ_Ｕは、相関行列計算部１０６に入力される。このとき、雑音分散σ^２も算出され、相関行列計算部１０６に入力される。相関行列計算部１０６は、上記の式（７）に従い、干渉チャネル行列推定部１０４で推定された干渉チャネル行列Ｈ_Ｕ及び雑音分散σ^２を用いて誤差ベクトルの相関行列Ｒ_ｅｅを算出する。相関行列計算部１０６で算出された相関行列Ｒ_ｅｅは、逆行列計算部１０８に入力される。逆行列計算部１０８は、算出した相関行列Ｒ_ｅｅを逆行列Ｒ_ｅｅ ^−１に変換し、行列分解部１１０に入力する。

行列分解部１１０では、上記の式（１１）に現れる複素行列Ｖを算出する。上記の式（１１）から明らかなように、複素行列Ｖは、相関行列の逆行列Ｒ_ｅｅ ^−１を複素行列Ｖ及びその複素共役転置Ｖ^Ｈの積に分解することで得られる。行列分解部１１０による分解方法としては、例えば、固有値分解による方法が考えられる。この方法によると、相関行列の逆行列Ｒ_ｅｅ ^−１は、直交行列Ｕと対角行列Ｄとを用いて下記の式（１３）のように分解される。そして、下記の式（１４）のように複素行列Ｖを直交行列Ｕと対角行列Ｄとを用いて表現することにより、相関行列の逆行列Ｒ_ｅｅ ^−１を所望の形に分解することができる。但し、固有値分解の演算量は大きいため、より少ない演算量で相関行列の逆行列Ｒ_ｅｅ ^−１を所望の形に分解する方法が望まれる。

固有値分解よりも少ない演算量で相関行列の逆行列Ｒ_ｅｅ ^−１を所望の形に分解する方法としては、例えば、図５に示すような複素行列に対するコレスキー分解アルゴリズムを用いる方法が考えられる。このコレスキー分解アルゴリズムを用いることで、相関行列の逆行列Ｒ_ｅｅ ^−１を下三角行列Ａと上三角行列Ａ^Ｈとの積に分解することができる。つまり、Ｒ_ｅｅ ^−１＝ＡＡ^Ｈとなる下三角行列Ａが得られる。従って、複素行列Ｖは、Ｖ＝Ａ^Ｈとして求められる。このようにして行列分解部１１０により求められた複素行列Ｖは、干渉白色化部１１２、１１８に入力される。

干渉白色化部１１２では、自装置向けチャネル行列Ｈ_Ｄに対して同一チャネル干渉成分の白色化が施される。具体的には、チャネル行列推定部１０２で推定されたチャネル行列Ｈ_Ｄに対し、行列分解部１１０で得られた複素行列Ｖが乗算される。干渉白色化部１１２で複素行列Ｖが乗算されたチャネル行列ＶＨ_Ｄは、並び替え処理部１１４に入力される。並び替え処理部１１４は、チャネル行列ＶＨ_Ｄを構成する各列ベクトルの大きさを計算し、各ストリームの受信信号電力を算出する。さらに、並び替え処理部１１４は、算出した受信信号電力が大きい順にチャネル行列ＶＨ_Ｄの列ベクトルを並び替える。例えば、並び替え処理部１１４は、受信信号電力が大きい順で右側から列ベクトルを配置する。

なお、以下の説明においては、簡単のため、並び替え前後で列ベクトルの並び順が変わらなかったものとする。並び替え処理部１１４で並び替え処理が施されたチャネル行列ＶＨ_Ｄは、ＱＲ分解部１１６に入力される。チャネル行列ＶＨ_Ｄが入力されると、ＱＲ分解部１１６は、下記の式（１５）に示すように、チャネル行列ＶＨ_Ｄをユニタリ行列Ｑと上三角行列Ｒとの積に分解する。ＱＲ分解部１１６で算出されたユニタリ行列Ｑは、チャネル行列上三角化部１２０に入力される。一方、ＱＲ分解部１１６で算出された上三角行列Ｒは、トレリス探索部１２２に入力される。

さて、干渉白色化部１１８では、受信信号ベクトルｘに対して行列分解部１１０で算出された複素行列Ｖが乗算され、同一チャネル干渉に関する白色化が実行される。干渉白色化部１１８で複素行列Ｖが乗算された受信信号ベクトルＶｘは、チャネル行列上三角化部１２０に入力される。チャネル行列上三角化部１２０では、干渉白色化部１１８で白色化された受信信号ベクトルＶｘに対してＱＲ分解部１１６から入力されたユニタリ行列Ｑの複素共役転置Ｑ^Ｈが乗算される。この乗算処理により変換された受信信号ベクトルｚ（＝Ｑ^ＨＶｘ）は、下記の式（１６）のように展開される。つまり、チャネル行列ＶＨ_Ｄが上三角化される。

チャネル行列上三角化部１２０で算出された受信信号ベクトルｚは、トレリス探索部１２２に入力される。上記の通り、トレリス探索部１２２には、ＱＲ分解部１１６から上三角行列Ｒが入力されている。そこで、トレリス探索部１２２は、受信信号ベクトルｚと上三角行列Ｒとを利用し、トレリス探索アルゴリズムを用いて下記の式（１７）に示すような送信シンボルベクトルｓ”を推定する。但し、Ｃ_ｊは、ｊ番目のストリームで用いる変調多値数に基づいて決定されたコンスタレーションの集合を表す。つまり、ｓ_ｊ’は、ｊ番目のストリームに対応するコンスタレーションの集合から選択される送信シンボル候補を示す。なお、トレリス探索アルゴリズムについては、上記の式（５）を参照しながら説明した内容と実質的に同じであるから、その詳細な説明は省略する。

以上説明したように、ＱＲ分解ＭＬＤを利用することで、全ての送信シンボル候補をストリーム分だけ組み合わせる場合に比べ、ユークリッド距離の算出対象を大きく減らすことができる。一方で、受信信号ベクトルｘ及び自装置向けチャネル行列Ｈ_Ｄに同一チャネル干渉に関する白色化処理が施されているため、同一チャネル干渉による影響が抑制されている。その結果、同一チャネル干渉源が存在するシステム環境においても、少ない演算量で高品質な伝送特性を得ることが可能になる。

ここで、本実施形態で用いるメトリックと、上記の事前白色化最尤推定方法で用いたメトリックとが等価であることについて確認する。本実施形態においてトレリス探索に用いられる誤差ベクトルｅ’は、下記の式（１８）で表現される。そのため、この誤差ベクトルｅ’の大きさは、下記の式（１９）のように展開される。本実施形態においては、下記の式（１９）で表現される誤差ベクトルｅ’の大きさがメトリックとして用いられる。

上記の式（１９）において、右辺第１項を参照すると、干渉チャネル行列Ｈ_Ｕ及び複素行列Ｖが要素として含まれている。しかし、複素行列Ｖの定義から、右辺第１項に含まれる干渉チャネル行列Ｈ_Ｕ及び複素行列Ｖの要素はキャンセルされ、送信装置２０の送信シンボルベクトルｃに関する要素のみが残る。一方、右辺第２項〜右辺第４項には雑音ベクトルｎの要素が含まれており、ＳＮＲが大きくなるにつれて無視できるようになる。つまり、上記の式（１０）で示した事前白色化最尤推定方法とメトリックが等価である。そのため、トレリス探索アルゴリズムにおけるパラメータ（生き残りパス数など）を適切に設定すると、ＱＲ分解ＭＬＤの特徴である低演算量と干渉白色化最尤検出の特徴である干渉除去機能とを両方合わせ持つＭＩＭＯ信号検出が実現されるのである。

［応用例：ＯＦＤＭへの適用］
本実施形態の一応用例として、図６を参照しながら、本実施形態に係る技術を高速移動通信システムにおいてよく用いられるＯＦＤＭに拡張する場合について説明する。図６は、本応用例に係る受信装置２００の機能構成例を示す説明図である。なお、上記の受信装置１００と共通する構成要素については詳細な説明を省略する。

図６に示すように、受信装置２００には、上記の受信装置１００が備える構成要素に加え、ＧＩ除去＋ＦＦＴ処理部２０２、及び誤り訂正復号部２０４等が設けられている。なお、受信装置２００が備えるＱＲ分解最尤検出部２１２は、上記の受信装置１００が備えるチャネル行列上三角化部１２０、及びトレリス探索部１２２に相当する。また、チャネル行列推定部１０２、干渉チャネル行列推定部１０４、相関行列計算部１０６、逆行列計算部１０８、行列分解部１１０、干渉白色化部１１２、並び替え処理部１１４、ＱＲ分解部１１６、干渉白色化部１１８、ＱＲ分解最尤検出部２１２、ＬＬＲ計算部２１４を含むブロックは、サブキャリア数Ｎ_ｓ分だけ設けられている。

まず、Ｎ_Ｒ本の受信アンテナでＯＦＤＭ信号が受信されると、ＧＩ除去＋ＦＦＴ処理部２０２は、ガードインターバル（ＧＩ）を取り除いた上でＦＦＴ処理を施してサブキャリア信号に変換する。なお、ＦＦＴは、ＦａｓｔＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍの略である。そして、各サブキャリアに対し、自装置向けのチャネル行列Ｈ_Ｄ及び他システムから受けた干渉ストリームのチャネル行列Ｈ_Ｕを推定する。このとき、自装置向けシステムと同一チャネル干渉が発生しうる他システムとの間では、チャネル行列の推定処理において干渉が発生しないようにシステム間で直交したパイロット信号が使用されているものとする。さらに、推定した干渉ストリームのチャネル行列Ｈ_Ｕに関する相関行列が計算され、その対角項に受信装置２００の雑音分散値が加算される。

そして、この加算処理で得られた行列の逆行列が計算され、さらに、上三角行列とその複素共役転置行列（下三角行列）に分解される。この分解処理で得られた上三角行列は、受信信号ベクトルｘと自装置向けストリームのチャネル行列Ｈ_Ｕに乗積される。また、この乗積処理で変換された受信信号ベクトルとチャネル行列に対して、ＱＲ分解最尤検出部２１２でＱＲ分解最尤検出が施され、送信シンボルベクトルが推定される。さらに、ＬＬＲ計算部２１４において、推定された送信シンボルベクトルに基づいてビット毎の対数尤度比（ＬＬＲ）が計算され、誤り訂正復号部２０４に入力される。誤り訂正復号部２０４では、入力されたＬＬＲに基づいて誤り訂正が実行され、再生ストリームが出力される。

［効果］
以上説明した通り、本実施形態に係る技術においては、同一チャネル干渉の除去に必要な操作が等価的にＱＲ分解最尤検出の前段で実施される。そのため、ＱＲ分解最尤検出に干渉除去機能を付加することができる。その結果、同一チャネル干渉源が存在する環境における伝送特性の向上に寄与すると共に、事前白色化最尤検出方式における演算量の大幅な削減を達成することが可能になる。

以下、図７を参照しながら、具体的な伝送特性の向上効果について述べる。図７は、本実施形態に係る技術を適用した場合に得られる効果について説明するための比較例を示す説明図である。図７の比較例は、４行４列のＭＩＭＯシステム（自装置向けストリーム数＝４）に対して干渉ストリーム数Ｎ_Ｉを０から３まで変化させた場合の平均ビット誤り率を示したものである。変調方式はＱＰＳＫを想定している。また、誤り訂正符号を使用してない場合の誤り率特性を示すものである。

ＱＲＭ−ＭＬＤの場合（一点鎖線）、Ｎ_Ｉ＝０の条件（干渉ストリームが存在しない条件）においては、平均Ｅ_ｂ／Ｎ_０の増加と共に、平均ＢＥＲ特性が改善する。しかし、干渉ストリームが１つでも存在すると、平均ＢＥＲ特性が劣化する。一方、干渉白色化最尤検出（ＰＷ−ＦＵＬＬ−ＭＬＤ）の場合（鎖線）、干渉ストリーム数が増えるにつれて平均ＢＥＲ特性が劣化する。しかし、ＱＲＭ−ＭＬＤに比べ、干渉に対して高い耐性があることが分かる。但し、ＰＷ−ＦＵＬＬ−ＭＬＤの場合（鎖線）、非常に大きな演算量が必要とされ、現実的ではないという問題を抱えている。本実施形態（ＰＷ−ＱＲＭ−ＭＬＤ）の場合（実線）、ＰＷ−ＦＵＬＬ−ＭＬＤと同等の平均ＢＥＲ特性を示している。但し、ＰＷ−ＦＵＬＬ−ＭＬＤに比べて大幅に演算量が低減され、演算量が現実的な範囲に抑えられている。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

ＱＲ分解ＭＬＤ方式に係る受信装置の機能構成例を示す説明図である。同一チャネル干渉が存在する場合のＭＩＭＯシステムの構成例を示す説明図である。事前白色化最尤推定方法を採用した受信装置の機能構成例を示す説明図である。本発明の一実施形態に係る受信装置の機能構成例を示す説明図である。同実施形態に係る行列分解アルゴリズムの一例を示す説明図である。同実施形態に係る受信装置の一応用例を示す説明図である。同実施形態に係る技術を適用した場合に得られる効果を示す説明図である。

符号の説明

１０、２０送信装置
１２、３０、５０、１００、２００受信装置
３２、５２、１０２チャネル行列推定部
３４、１１４並び替え処理部
３６、１１６ＱＲ分解部
３８、１２０チャネル行列上三角化部
４０、１２２トレリス探索部
５４レプリカ信号生成部
５６誤差ベクトル計算部
５８、１０４干渉チャネル行列推定部
６０干渉相関逆行列計算部
６２メトリック計算部
６４最小メトリック探索部
１０６相関行列計算部
１０８逆行列計算部
１１０行列分解部
１１２、１１８干渉白色化部
２０２ＧＩ除去＋ＦＦＴ処理部
２０４誤り訂正復号部

Claims

自装置向けのチャネル行列を推定するチャネル行列推定部と、
同一チャネルを利用する他のシステムの干渉源との間の伝送路特性を表す干渉チャネル行列を推定する干渉チャネル行列推定部と、
前記干渉チャネル行列を用いて同一チャネル干渉により生じる誤差ベクトルの相関行列を算出する相関行列算出部と、
前記相関行列の逆行列を複素行列と当該複素行列の複素共役転置との積に分解する第１行列分解部と、
前記チャネル行列と前記複素行列とを積算して得られた行列をユニタリ行列と上又は下三角行列との積に分解する第２行列分解部と、
前記複素行列が乗算された受信信号ベクトル、前記ユニタリ行列、及び前記上又は下三角行列を用いて所定の送信シンボル候補に対するトレリス探索を実行し、尤もらしい前記送信シンボル候補の組み合わせを検出する最尤検出部と、
を備える、受信装置。
前記第１行列分解部は、複素行列に対するコレスキー分解アルゴリズムを用いて前記相関行列の逆行列を下三角行列と当該下三角行列の複素共役転置に対応する上三角行列との積に分解する、請求項１に記載の受信装置。
前記第１行列分解部は、固有値分解アルゴリズムを用いて前記相関行列の逆行列を直交行列Ｕ、当該直交行列Ｕの複素共役転置Ｕ^Ｈ、対角行列Ｄの積に分解し、前記複素行列をＤ^１／２Ｕ^Ｈに設定する、請求項１に記載の受信装置。
前記最尤検出部は、
前記複素行列を受信信号ベクトルに乗算し、さらに前記ユニタリ行列を乗算して白色化受信信号ベクトルを生成する白色化受信信号ベクトル生成部と、
前記上又は下三角行列の最下段又は最上段から順に、当該各段の要素及び前記所定の送信シンボル候補を用いて各段のレプリカシンボルを生成し、当該各段のレプリカシンボルと前記白色化受信信号ベクトルの各段に対応する成分との間のユークリッド距離が小さくなるような送信シンボル候補を順次決定するトレリス探索部と、
を含む、請求項１〜３のいずれかに記載の受信装置。
同一チャネルを利用する他のシステムの干渉源との間の伝送路特性を表す干渉チャネル行列が推定される干渉チャネル行列推定ステップと、
前記干渉チャネル行列を用いて同一チャネル干渉により生じる誤差ベクトルの相関行列が算出される相関行列算出ステップと、
前記相関行列の逆行列が複素行列と当該複素行列の複素共役転置との積に分解される第１行列分解ステップと、
自装置向けのチャネル行列が推定されるチャネル行列推定ステップと、
前記チャネル行列と前記複素行列とを積算して得られる行列がユニタリ行列と上又は下三角行列との積に分解される第２行列分解ステップと、
前記複素行列が乗算された受信信号ベクトル、前記ユニタリ行列、及び前記上又は下三角行列を用いて所定の送信シンボル候補に対するトレリス探索が実行され、尤もらしい前記送信シンボル候補の組み合わせが検出される最尤検出ステップと、
を含む、信号検出方法。