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JP4213162B2 - 拡散率が一様でない符号のデータ検出 - Google Patents

拡散率が一様でない符号のデータ検出 Download PDF

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Description

本発明は、一般に、無線符号分割多元接続通信システムに関する。詳細には、本発明は、そのようなシステムにおいて拡散率が一様でない通信のデータ検出に関する。
符号分割多元接続(CDMA)通信システムでは、共用周波数帯域で複数の通信を同時に送信できる。各通信は、その通信を送信するために用いられた符号によって識別される。通信のデータシンボルは、符号のチップを用いて拡散される。特定のシンボルの送信に用いるチップの数を拡散率と呼ぶ。たとえば、拡散率が16の場合は、16個のチップを用いて1つのシンボルを送信する。TDD/CDMA通信システムにおける典型的な拡散率(SF)は、16、8、4、2、および1である。
一部のCDMA通信システムでは、共用帯域を有効利用するために、帯域を、所定の数の時間スロット(たとえば、15個の時間スロット)を有するフレームに時分割している。このタイプのシステムは、ハイブリッドCDMA/時分割多元接続(TDMA)通信システムと呼ばれている。アップリンク通信とダウンリンク通信を特定の時間スロットに限定する、そのようなシステムの1つが、時分割複信(TDD)システムである。
共用帯域内で送信される複数の通信を受信する手法の1つが、ジョイント検出(joint detection)である。ジョイント検出では、複数の通信のデータがまとめて特定される。ジョイント検出器は、複数の通信の既知の符号または確定した符号を用い、複数の通信のデータをソフトシンボルとして推定する。ジョイント検出器の典型的な実装では、Cholesky分解または近似Cholesky分解、あるいは高速フーリエ変換を適用するゼロフォーシングブロック線形等化器(zero forcing block linear equalizers)(ZF−BLE)を用いる場合がある。
これらの実装は、一般に、すべての通信の拡散率が同じであることを想定している。そのようなシステムでは、拡散率が異なる複数の通信を同時に処理することが困難である。
したがって、ジョイント検出において、異なる拡散率を処理できることが望ましい。
複数の通信信号を受信する。各通信信号は、関連付けられた符号を有する。複数の通信信号のうちの少なくとも2つの拡散率が異なる。関連付けられた符号は、スクランブリング符号区間を有する。全システム応答行列はブロックを有する。各ブロックは、長さMの次元と、Mおよび各通信の拡散率に部分的に基づく長さの次元とを有する。Mは、スクランブリング符号区間に基づく。受信した複数の通信信号のデータを、構築されたシステム応答行列を用いて受け取る。
本発明の実施形態は、任意のタイプのCDMAシステム(TDD/CDMA、TDMA/CDMA、周波数分割複信(duplex)/CDMAなどの通信システム)や他のタイプの通信システムで広く用いることができる。
図1は、拡散率が一様でない通信システムの一実施形態を示す。図1には、送信機20と受信機22を示した。送信機20を端末に配置したり、複数の送信回路20を基地局に配置したりできる。受信機22は、端末、基地局、またはその両方に配置できるが、受信機22の好ましい使い方は、基地局でのアップリンク通信の受信用である。
受信機22に送信されるデータシンボルは、送信機20の変調および拡散装置24で処理される。変調および拡散装置24は、符号を用い、そのデータを搬送する通信に割り当てられた拡散率でデータを拡散する。通信は、アンテナ26または送信機20のアンテナアレイから、無線インターフェース28を介して放射される。
受信機22では、この通信が、場合によって他の送信機からの通信とともに、アンテナ30または受信機22のアンテナアレイで受信される。受信された信号は、サンプリング装置32で、たとえば、チップレートまたはチップレートの倍数でサンプリングされ、受信ベクトルが生成される。受信ベクトルはチャネル推定装置36で処理され、受信した通信のチャネルインパルス応答が推定される。チャネル推定装置36は、受信した通信にあるトレーニングシーケンス、パイロット信号、または他の手法を用いてインパルス応答を推定できる。一様でない拡散率のデータ検出装置34は、受信した通信の符号と推定インパルス応答を用いて、拡散データのソフトシンボルを推定する。
拡散率が一様でない符号のデータ検出について、図2および3に図示し、図4のフロー図を用いて説明する。1つの観測区間の間にK個の通信を送信する。TDD/CDMA通信システムでは、観測区間は、通常、通信バーストの1つのデータフィールドである。ただし、他のCDMA通信システムと同様に、TDD/CDMAでも、他のサイズの観測区間(たとえば、スクランブリング符号区間)を用いることができる。
受信したK個の通信を全部合わせたサンプルを、観測区間にわたって、受信ベクトルとして収集する。のチップ長は、各通信の、観測区間に送信されたチップの数Nにチャネルインパルス応答の長さWを加算し、1を引いたもの、すなわち、(N+W−1)である。
送信された、K個の通信のうちのk番目の通信を、 (k)で表すことができる。各シンボルのシンボル範囲内のi番目のチップはx (k)として定義され、式1に従う。
Figure 0004213162
(k)は、観測区間内のk番目の通信のシンボル数である。d (k)は、N (k)個のシンボルのうちのn番目のシンボルのシンボル値である。 (n,k)は、n番目のシンボル範囲内のk番目の通信の符号シーケンス部分である( (n,k)は、n番目のシンボル範囲の外ではゼロである)。 (n,k)は、そのシンボル範囲内の符号シーケンス部分のi番目のチップである( (n,k)は、n番目のシンボル範囲内のi番目のチップを除き、ゼロである)。
式1は、式2の行列式に拡張できる。
(k)=V(k) (k) 式2
(k)は、通信kの拡散行列であって、N (k)個の列とN個の行を有する。V(k)のn番目の列は (n,k)である。
(k)は、無線チャネルを伝送された後、チャネルインパルス応答 (k)を受ける。 (k)は、長さがWチップである。 (k)は、 (k)のj番目のチップである。ノイズを無視すると、受信ベクトルに対する通信kの寄与分r(k)は、式3のとおりである。
Figure 0004213162
式3は、行列形式では式4で表される。
(k)=H(k)(k) (k) 式4
(k)は、通信kのチャネル応答行列であって、N個の列と(N+W−1)個の行を有する。H(k)のi番目の列のサポートは、チャネルインパルス応答h(k)である。H(k)のi番目の列のサポートの1番目の要素は、その列のi番目の要素である。
各通信kに対し、システム伝送行列A(k)は、式5で表すことができる。
(k)=H(k)(k) 式5
図2は、システム応答行列A(k)を示す図である。この行列の各列は、通信の1つのデータシンボルに対応する。結果として、この行列はN (k)個の列を有する。i番目の列はそれぞれ、ゼロでない要素のブロックb(i)を有する。ゼロでない要素の数は、k番目の通信の拡散率Qとインパルス応答の長さWとを加算し、1を引いた数、すなわち、(Q+W−1)で与えられる。左端の列は、列の一番上から始まるブロックb(1)を有する。その後に続く各列では、ブロックは、行列内のQチップ下がったところから始まる。結果として、行列全体の高さは(N+W−1)チップになる。
全システム伝送行列は、式6のように、各通信のシステム応答行列A(k)を全部合わせたものとして形成できる。
A=[A(1),A(2),...,A(K)] 式6
ただし、このような全システム応答行列Aは、帯域幅がきわめて広くなる。この行列の帯域幅を減らすために、式6の行列の列を並べ替えて、ブロックバンドテプリッツ行列を構築する。
行列のブロックの高さ(M+W−1)は、スクランブリング符号区間に基づく。多くの通信システムでは、スクランブリング符号は、指定された数のチップにわたり繰り返される。たとえば、TDD/CDMA通信システムでは、スクランブリング符号は、16チップ後に繰り返される(M=16)。
K個の通信のうちの最大拡散符号または通信システムの最大拡散符号をQMAXと称する。たとえば、標準的なTDD/CDMA通信システムの最大拡散率は16であり、そのようなシステムの受信機は、拡散率が4および8である通信を受信する。このようなシステムでは、QMAXは、16(システムの最大値)または8(受信した通信の最大値)である。
スクランブリング符号区間がQMAXの整数倍でない場合は、ブロックを構築するために、Mではなく、複数の区間を用いることができる。たとえば、QMAXが16であり、区間が24であれば、区間の3倍(48チップ)を用いることができる(16でも24でも割り切れるからである)。
最初に、k番目の通信のそれぞれの拡散率に基づいてA行列を構築するために、A(1),A(2),...,A(K)から列群を選択する。A行列の1番目の列群については、図3に示すように、A(1)の最初のM/Q個の列を選択する。K個の行列の2番目のA(2)からは、M/Q個の列を選択する。この手続きを、他のK個の行列A(3),...,A(K)についても繰り返す。K個の行列の最初の列群のすべてが、式7で表されるSC個の列を有する、全システム応答行列Aのスーパ列になる(ステップ100)。
Figure 0004213162
第2のスーパ列は、同じように、行列A(1),A(2),...,A(K)から次の列群を選択して構築される。他のスーパ列も同様に構築される。
この例では、A(1),A(2),...,A(K)のように数字の順に行列から列群を選択しているが、行列の順は異なってもよい。資源単位を任意の順序で配置しても帯域幅の削減は達成可能だが、最も低い拡散率で送信された資源単位を各ブロックの外側に配置すると、帯域幅をさらに削減できる。ただし、実装によっては、帯域幅削減の可能性が、K個の通信を並べ替えることで複雑さが増すことに見合わない場合がある。
式8に示すように、各スーパ列を、M個の行を有するブロックに分割する(ステップ102)。
Figure 0004213162
式8に示すように、各後続列のゼロでない要素は、行列内のM行(1ブロック)下がったところにある。各列のゼロでないブロックの数は、式9で表されるLである。
Figure 0004213162
データ検出は、式10のようにモデル化できる。
=A 式10
はノイズベクトルである。式10に対するゼロフォーシング解は、式11および12で与えられる。
=R 式11
R=AA 式12
(・)は、複素共役転置演算(エルミート演算)である。
式10に対する最小平均二乗誤差の解は、式13および14で与えられる。
=R 式13
R=AA+σI 式14
σはノイズの分散であり、Iは識別行列である。
式11または13を総当たり手法で解く場合は、Rの逆行列R−1が必要である。式8のA行列を用いると、式12または14のR行列の構造は式15のようになる。
Figure 0004213162
式15に示すように、R行列はブロックバンドテプリッツ行列である。結果として、式11または13をdについて解くことは、ブロックCholesky分解または近似Cholesky分解を用いて容易に実現できる(ステップ104)。あるいは、式9のR行列の循環近似を用いると、ブロック高速フーリエ変換の手法でについて解くことができる(ステップ104)。
拡散率が一様でない通信システムの一実施形態を示す図である。 k番目の通信のシステム応答行列を示す図である。 全システム応答行列を構築する様子を示す図である。 拡散率が一様でない通信からデータを検出する方法のフロー図である。

Claims (16)

  1. 拡散スペクトラム通信システムにおいて、様々な拡散率を用い送信されたデータを同時に推定する方法であって、
    複数の通信信号を受信するステップであって、各通信信号は、関連付けられた符号を有し、前記通信信号の少なくとも2つは異なる拡散率を有し、前記関連付けられた符号はスクランブリング符号区間を有するステップと、
    ブロックを有する全システム応答行列を構築するステップであって、各ブロックは長さMの1つの次元とMおよび各通信の拡散率に部分的に基づく長さのもう1つの次元とを有し、Mは前記スクランブリング符号区間に基づくステップと、
    ブロック高速フーリエ変換とともに、相関行列のCholesky分解、あるいは相関行列の循環近似のいずれかを使用し、前記構築されたシステム応答行列を用いて、受信した複数の通信信号のデータを推定するステップと
    を含むことを特徴とする方法。
  2. Mは前記スクランブリング符号区間であることを特徴とする請求項1に記載の方法。
  3. Mは複数の前記スクランブリング符号区間であることを特徴とする請求項1に記載の方法。
  4. 前記もう1つの次元は、各通信の拡散率でMを割ったものの合計であることを特徴とする請求項1に記載の方法。
  5. スーパ列群を構築するステップをさらに含み、各スーパ列は、各通信に対して、その通信のシステム応答行列のいくつかの連続した列を有し、前記いくつかの連続した列の数は、その通信の拡散率でMを割ったものであることを特徴とする請求項1に記載の方法。
  6. 後続の各スーパ列は、行列内の前の列より1ブロック下がったところにゼロでない要素を有することを特徴とする請求項5に記載の方法。
  7. 前記全システム応答行列はAであり、前記データ推定はゼロフォーシング解においてAAを用い、ただしAはAの複素共役転置行列であることを特徴とする請求項1に記載の方法。
  8. 前記全システム応答行列はAであり、前記データ推定は最小平均二乗誤差の解においてAA+σIを用い、ただしAはAの複素共役転置行列であり、σはノイズの分散であり、Iは識別行列であることを特徴とする請求項1に記載の方法。
  9. 拡散スペクトラム通信システムにおいて、様々な拡散率を用い送信されたデータを同時に推定するよう構成されたユーザ装置(UE)であって、
    複数の通信信号を受信する手段であって、各通信信号は、関連付けられた符号を有し、前記通信信号の少なくとも2つは異なる拡散率を有し、前記関連付けられた符号はスクランブリング符号区間を有する手段と、
    ブロックを有する全システム応答行列を構築する手段であって、各ブロックは長さMの1つの次元とMおよび各通信の拡散率に部分的に基づく長さのもう1つの次元とを有し、Mは前記スクランブリング符号区間に基づく手段と、
    ブロック高速フーリエ変換とともに、相関行列のCholesky分解、あるいは相関行列の循環近似のいずれかを使用し、前記構築されたシステム応答行列を用いて、受信した複数の通信信号のデータを推定する手段と
    を含むことを特徴とするUE。
  10. Mは前記スクランブリング符号区間であることを特徴とする請求項9に記載のUE
  11. Mは複数の前記スクランブリング符号区間であることを特徴とする請求項9に記載のUE
  12. 前記もう1つの次元は、各通信の拡散率でMを割ったものの合計であることを特徴とする請求項9に記載のUE
  13. スーパ列群を構築する手段をさらに含み、各スーパ列は、各通信に対して、その通信のシステム応答行列のいくつかの連続した列を有し、前記いくつかの連続した列の数は、その通信の拡散率でMを割ったものであることを特徴とする請求項9に記載のUE。
  14. 後続の各スーパ列は、行列内の前の列より9ブロック下がったところにゼロでない要素を有することを特徴とする請求項13に記載のUE。
  15. 前記全システム応答行列はAであり、前記データ推定はゼロフォーシング解においてA Aを用い、ただしA はAの複素共役転置行列であることを特徴とする請求項9に記載のUE。
  16. 前記全システム応答行列はAであり、前記データ推定は最小平均二乗誤差の解においてA A+σ Iを用い、ただしA はAの複素共役転置行列であり、σ はノイズの分散であり、Iは識別行列であることを特徴とする請求項9に記載のUE。
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