【文献】
Chiao En Chen et.al.,Design of LAttice Reduction Algorithms for Linear-Precoded MIMO System,IEEE Wireless communications letters ,2014年 2月,Vol.3, No.1,pp.46-49
【文献】
Jaehyun Park et. al.,Improved Lattice Reduction-Aided MIMO successive Interference Cancellation Under Imperfect Channel Estimation,IEEE Transaction on signal processing,2012年 6月,vol.60, No.6,pp.3346-3351
ユニタリー行列Q、
縮小上三角行列R、及びユニモジュラ行列Tに分解される多入力多出力チャネルを表す行列から、前記多入力多出力チャネルを通してコンステレーションポイントを受信する受信機においてLenstra−Lenstra−Lovasz格子縮小を用いて、受信機によって受信されたシンボルを復号するための方法において、
前記縮小上三角行列R、前記ユニタリー行列Q、及び前記ユニモジュラ行列Tが、次の式
M=QRT
−1
を満たし、式中、Mが、前記多入力多出力チャネルの上三角行列Mであり、
前記方法がソフト出力決定アルゴリズムにおいて実行され、前記上三角行列Mのサイズが、前記コンステレーションポイントを送信するソースのアンテナ数N
tから1をマイナスした数に等しく、
仮定され送信されたシンボルの寄与が、前記受信コンステレーションポイントから減算され、及び前記減算を考慮するプレフィルタリングが、前記上三角行列
Mを提供するために実行され、
前記プレフィルタリングが以下の式に従って実行され、
【数1】
式中、e
iが、1を有するi番目の位置を除いて全てゼロエントリを含むサイズN
tの行ベクトルであり、A=H
†H+ρ
−1Iであり、
【数2】
が、受信されたシンボルの送信されたベクトルのi番目の成分であり、Hが、ソースと受信機との間のチャネル推定であり、ρが、信号対雑音比であり、Iが、単位行列であり、E
iが、i番目の行が除去されたN
t×N
t単位行列であり、
前記方法は、
− 前記
縮小上三角行列Rのk番目の列を縮小し、且つ前記ユニモジュラ行列Tを新しいユニモジュラ行列に更新するステップであって、kが、前記縮小上三角行列R内の列のランクを示す変数である、ステップと、
− 前記縮小上三角行列Rのk番目の列のk−1番目及びk番目の行の要素間の比較に従って、前記縮小上三角行列Rの前記k番目の列及びk−1番目の列と、前記新しいユニモジュラ行列Tのk番目の列及びk−1番目の列とを置換するステップと、
− 新しい縮小上三角行列に列が置換される前記縮小上三角行列Rを三角化し、且つ前記ユニタリー行列Qを新しいユニタリー行列に更新するステップと
を含むことを特徴とする、方法。
前記列の前記ランクを示す前記変数kが、k←mod(k−1、n−1)+2として更新され、式中、modが、モジュロ演算であることを特徴とする、請求項6に記載の方法。
ユニタリー行列Q、
縮小上三角行列R、及びユニモジュラ行列Tに分解される多入力多出力チャネルを表す行列から、前記多入力多出力チャネルを通してコンステレーションポイントを受信する受信機においてLenstra−Lenstra−Lovasz格子縮小を用いて、受信機によって受信されたシンボルを復号するための装置において、
前記縮小上三角行列R、前記ユニタリー行列Q、及び前記ユニモジュラ行列Tが、次の式
M=QRT
−1
を満たし、式中、Mが、前記多入力多出力チャネルの上三角行列Mであり、
前記装置がソフト出力決定アルゴリズムを実行し、前記上三角行列Mのサイズが、前記コンステレーションポイントを送信するソースのアンテナ数N
tから1をマイナスした数に等しく、
仮定され送信されたシンボルの寄与が、前記受信コンステレーションポイントから減算され、及び前記減算を考慮するプレフィルタリングが、前記上三角行列
Mを提供するために実行され、
前記プレフィルタリングが以下の式に従って実行され、
【数3】
式中、e
iが、1を有するi番目の位置を除いて全てゼロエントリを含むサイズN
tの行ベクトルであり、A=H
†H+ρ
−1Iであり、
【数4】
が、受信されたシンボルの送信されたベクトルのi番目の成分であり、Hが、ソースと受信機との間のチャネル推定であり、ρが、信号対雑音比であり、Iが、単位行列であり、E
iが、i番目の行が除去されたN
t×N
t単位行列であり、
前記装置は、
− 前記
縮小上三角行列Rのk番目の列を縮小し、且つ前記ユニモジュラ行列Tを新しいユニモジュラ行列に更新する手段であって、kが、前記縮小上三角行列R内の列のランクを示す変数である、手段と、
− 前記縮小上三角行列Rのk番目の列のk−1番目及びk番目の行の要素間の比較に従って、前記縮小上三角行列Rの前記k番目の列及びk−1番目の列と、前記新しいユニモジュラ行列Tのk番目の列及びk−1番目の列とを置換する手段と、
− 新しい縮小上三角行列に列が置換される前記縮小上三角行列Rを三角化し、且つ前記ユニタリー行列Qを新しいユニタリー行列に更新する手段と
を含むことを特徴とする、装置。
プログラム可能な装置に直接ロード可能であり得るコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムがプログラム可能な装置上で実行される場合に、請求項1〜7のいずれか一項に記載の方法のステップを前記プログラム可能な装置に実行させるための命令、又はコードの一部を含む、コンピュータプログラム。
【背景技術】
【0002】
MIMO(多入力多出力)と名付けられたマルチアンテナ技術が、デジタルビデオ放送システムのために用いられ得る。例えば、2ストリームMIMO方式は、放送システムのデータ速度を2倍に増加させることができる。
【0003】
送信アンテナ数の増加は、受信機の複雑さの著しい増加という犠牲を払って、システムの堅牢性の改善を可能にする。
【0004】
格子縮小に基づいた受信機は、格子縮小の前処理が考慮されない場合に直ちに、低複雑度を備えた準最適性能を取得できるようにする。
【0005】
従来、部分空間格子縮小支援型受信機は、限られた複雑さを備えたほぼ最適な性能を提供する。
【0006】
N
t送信及びN
r受信アンテナを備えたMIMOチャネルを通じたQAMコンステレーションのN
tシンボルの送信を検討する。ソースと受信機との間のチャネルは、N
r×N
t複素行列Hによって表されてもよい。
【0007】
受信機において、受信シンボルyは、線形観察の追加の結果であるN
r複素入力のベクトルHzと、N
r複素ガウス雑音サンプルの複素ガウス雑音ベクトルηとによって表されてもよい。これは、次のチャネルモデルをもたらす。
y=Hz+η
式中、E[zz
†]=ρIであり、E[ηη
†]=Iである。ρは定義によって信号対雑音比(SNR)を示し、Iは単位行列であり、E[]は数学的期待値を示し、
†はエルミート転置演算子を示す。
【0008】
受信機は、例えば、送信されたコンステレーションポイントベクトルに関連するビットに対してソフト出力を計算するために更に用いられたポイントリストを取得するために、MIMOチャネル用のハード出力決定を実行する。受信機は、規則的な直列干渉除去方式(SIC)の前にチャネルを修正するために、幾つかのステップの組み合わせを実行する。
【0009】
第1に、MIMOチャネルは、例えば、最小平均二乗誤差(MMSE)一般化決定フィードバック等化器(GDFE)線形フィルタによってプレフィルタリングされ、次にフィルタリングされたチャネルは、例えば、Lenstra−Lenstra−Lovasz(LLL)格子縮小アルゴリズムを用いて縮小され、最後に、SIC戦略を用いて、受信コンステレーションポイントを復号できるようにする上三角チャネルに分解される。
【0010】
最後に、復号されたポイントは、基底変換行列によって変換され、その行列は、格子縮小から推定される。
【0011】
最先端技術において、上記のステップは、別々に計算される。
【0012】
チャネル複素行列が、上三角行列Mによって特徴付けられる特定の事例を検討する。これは、次の一般的なチャネルモデルをもたらす。
y=Mz+η
【0013】
このモデルは、H=Q
HMのコレスキー分解を、ユニタリー行列Q
H及び上三角行列Mに適用することによって、且つ
【数1】
によって、以下
【数2】
のように受信ベクトルyをフィルタリングすることによって、MIMOチャネルモデルから取得され得る。
【0014】
次に、格子縮小ステップがM=M
rT
−1を縮小するために適用され、式中、M
rは縮小チャネルであり、Tはユニモジュラ行列である。ユニモジュラ行列は複素数の場合のためのガウス整数を備えた正方行列であり、行列は+1又は−1に等しい行列式を有する。
【0015】
格子縮小は、Mの三角構造を壊す。次に、QR分解M
r=QR(式中、Qはユニテリーであり、Rは上三角である)が、
Q
†y=RT
−1z+Q
†η
を取得するために計算されなければならない。式中、T
−1zのSICデコーダが行列Rの三角構造のために使用され得、且つ高性能を示す。次に、zの推定値がT
−1zの復号された推定値にTを掛けることによって取得される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0016】
本発明は、部分空間格子縮小支援型受信機の複雑さを縮小できる方法及び装置を提供することを目指す。
【課題を解決するための手段】
【0017】
その目的のために、本発明は、ユニタリー行列Q、上三角行列R、及びユニモジュラ行列Tに分解される多入力多出力チャネルを表す行列から、多入力多出力チャネルを通してコンステレーションポイントを受信する受信機においてLenstra−Lenstra−Lovasz格子縮小を実行するための方法において、
− 上三角行列Rのk番目の列を縮小し、且つユニモジュラ行列Tを新しいユニモジュラ行列に更新するステップであって、kが、縮小上三角行列R内の列のランクを示す変数である、ステップと、
− 縮小上三角行列Rのk番目の列のk−1番目及びk番目の行の要素間の比較に従って、縮小上三角行列Rのk番目の列及びk−1番目の列と、新しいユニモジュラ行列Tのk番目の列及びk−1番目の列とを置換するステップと、
− 新しい縮小上三角行列に列が置換される縮小上三角行列Rを三角化し、且つユニタリー行列Qを新しいユニタリー行列に更新するステップと
を含むことを特徴とする、方法に関する。
【0018】
本発明はまた、多入力多出力チャネルを通してコンステレーションポイントを受信する受信機においてLenstra−Lenstra−Lovasz格子縮小を実行するための装置であって、多入力多出力チャネルの上三角行列MからのLenstra−Lenstra−Lovasz格子縮小が、縮小上三角行列R、ユニタリー行列Q、及びユニモジュラ行列Tを提供する、装置において、
− 上三角行列Rのk番目の列を縮小し、且つユニモジュラ行列Tを新しいユニモジュラ行列に更新するための手段であって、kが、縮小上三角行列R内の列のランクを示す変数である、手段と、
− 縮小上三角行列Rのk番目の列のk−1番目及びk番目の行の要素間の比較に従って、縮小上三角行列Rのk番目の列及びk−1番目の列と、新しいユニモジュラ行列Tのk番目の列及びk−1番目の列とを置換するための手段と、
− 新しい縮小上三角行列に列が置換される縮小上三角行列Rを三角化し、且つユニタリー行列Qを新しいユニタリー行列に更新するための手段と
を含むことを特徴とする、装置に関する。
【0019】
従って、実装形態の複雑さは、共同縮小及びQR動作を実行することによって低く保たれる。
【0020】
特定の特徴によれば、縮小上三角行列R、ユニタリー行列Q、及びユニモジュラ行列Tは、次の式
M=QRT
−1
を満たし、式中、Mは多入力多出力チャネルの上三角行列Mである。
【0021】
従って、上三角行列Mの分解M=QRT
−1は縮小上三角行列Rに対してSICデコーダを用いることを可能にし、それは高性能及び低複雑度を提供する。
【0022】
特定の特徴によれば、方法は、
− 列のランクを示す変数を更新する更なるステップ
を含む。
【0023】
縮小、置換、三角化は、新しい上三角行列R、新しいユニモジュラ行列、及び新しいユニタリー行列に対して繰り返し実行される。
【0024】
従って、Lenstra−Lenstra−Lovasz格子縮小の計算は、各繰り返し後に、多入力多出力チャネルの上三角行列Mの分解を改善する繰り返し方式で実行される。
【0025】
特定の特徴によれば、新しい縮小上三角行列R、新しいユニタリー行列Q、及び新しいユニモジュラ行列Tは、次の式
M=QRT
−1
を満たし、式中、Mは多入力多出力チャネルの上三角行列Mである。
【0026】
従って、多入力多出力チャネルの上三角行列Mの分解M=QRT
−1は、Lenstra−Lenstra−Lovasz格子縮小計算中に同じに保たれ、縮小上三角行列Rに対してSICデコーダを用いることを可能にし、それは、高性能及び低複雑度を提供する。
【0027】
特定の特徴によれば、受信機は、係数α=└R
k−1、k/R
k−1、k−1┐を計算し、式中、└.┐は、実数及び虚数部に最も近い整数を独立して取る丸め演算であり、R
k−1、kは、Rのk番目の列のk−1番目の要素であり、且つR
k−1、k−1は、Rのk−1番目の列のk−1番目の要素であり、上三角行列の縮小は、次の式∀1≦i≦k−1、R
i、k←R
i、k−αR
i、k−1を用いて実行され、且つユニモジュラ行列Tの更新は、次の式:
∀1≦i≦n、T
i、k←T
i、k−αT
i、k−1
に従って実行される。
【0028】
従って、Rの三角形状は、計算を省くために考慮され、行列Rは、三角形に保たれ、それに応じて行列Tは更新される。
【0029】
特定の特徴によれば、置換は、δ|R
k−1、k|
2>|R
k−1、k|
2+|R
k、k|
2の場合に実行され、式中、δは、1/2より高く、且つ1以下のパラメータである。
【0030】
従って、置換は、次元k及びk−1に関連するベクトルが、特定の幾何学的特性を有する場合にのみ実行される。
【0031】
特定の特徴によれば、列のランクを示す変数kは、δ|R
k−1、k|
2>|R
k−1、k|
2+|R
k、k|
2の場合には、k←max(k−1、2)として、そうでなければk←k+1として更新される。
【0032】
従って、次元インデックスは、計算プロセスにおいてベクトルの置換を考慮する。
【0033】
特定の特徴によれば、列のランクを示す変数kは、k←mod(k−1、n−1)+2として更新され、式中、modは、モジュロ演算である。
【0034】
従って、次元インデックスは、計算するのがより簡単である。
【0035】
特定の特徴によれば、方法は、ハード出力決定アルゴリズムにおいて実行され、及び上三角行列Mのサイズは、コンステレーションポイントを送信するソースのアンテナ数に等しい。
【0036】
従って、ハード出力は、高性能及び低複雑度で取得される。
【0037】
特定の特徴によれば、上三角行列Mは、QRフィルタを用いて取得され、及び第1の繰り返しにおいて、上三角行列Rが上三角行列Mに等しく、ユニタリー行列Q及びユニモジュラ行列Tは、単位行列に設定される。
【0038】
従って、プレフィルタリングステップ後に、等価チャネルは上三角であり、本発明が適用可能である。
【0039】
特定の特徴によれば、多入力多出力チャネルを表す行列は、MMSE−GDFEプレフィルタリングを用いて取得され、及び第1の繰り返しにおいて、上三角行列Rが上三角行列Mに等しく、ユニタリー行列Q及びユニモジュラ行列Tは、単位行列に設定される。
【0040】
従って、MMSE−GDFEプレフィルタリングステップ後に、等価チャネルは上三角であり、且つより優れた幾何学的特性を有し、本発明が適用可能であり、且つ改善された性能を示す。
【0041】
特定の特徴によれば、方法は、ソフト出力決定アルゴリズムにおいて実行され、上三角行列Mのサイズは、コンステレーションポイントを送信するソースのアンテナ数から1をマイナスした数に等しい。
【0042】
従って、高性能を提供するソフト出力が、限られた複雑さで計算され得る。
【0043】
特定の特徴によって、仮定され送信されたシンボルの寄与が、受信コンステレーションポイントから減算され、及び減算を考慮するプレフィルタリングが、上三角行列を提供するために実行される。
【0044】
従って、更に高い性能を提供するソフト出力が、限られた複雑さで計算され得る。
【0045】
更に別の態様によれば、本発明は、プログラム可能な装置に直接ロード可能であり得るコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムがプログラム可能な装置上で実行される場合に、本発明による方法のステップを実行するための命令、又はコードの一部を含む、コンピュータプログラムに関する。
【0046】
コンピュータプログラムに関係する特徴及び利点が、本発明による方法及び装置に関連して上記で明らかにされたものと同じであるため、それらは、ここでは繰り返されない。
【0047】
本発明の特徴は、例示的な実施形態の以下の説明を読めばより明白になるであろう。前記説明は、添付の図面に関連して作成されている。
【発明を実施するための形態】
【0049】
図1は、本発明が実施される無線システムを表す。
【0050】
本発明は、ソースSrcによって転送された信号が、受信機Recに転送される例において開示される。
【0051】
例えば、ソースSrcは、衛星又は地球上の送信機に含まれてもよく、少なくとも1つの受信機に信号を放送する。ソースScrはまた、単一の受信機Recに信号を転送してもよい。
【0052】
受信機Recは、ビデオ信号のようなデータが転送されるモバイル端末であってもよい。
【0053】
本発明によれば、受信機Recは、多入力多出力チャネルを通してコンステレーションポイントを受信する受信機においてLenstra−Lenstra−Lovasz格子縮小を実行し、Lenstra−Lenstra−Lovasz格子縮小は、多入力多出力チャネルの上三角行列Mから計算され、且つ縮小上三角行列R、ユニタリー行列Q、及びユニモジュラ行列Tを提供する。受信機Recは、
− 縮小上三角行列Rのk番目の列を縮小し、且つユニモジュラ行列Tを更新し、ここで、kは、縮小上三角行列R内の列のランクを示す変数であり、
− 縮小上三角行列Rのk番目の列におけるk−1番目及びk番目の行の要素間の比較に従って、縮小上三角行列Rのk番目の列及びk−1番目の列と、ユニモジュラ行列Tのk番目の列及びk−1番目の列とを置換し、
− 縮小上三角行列Rを三角化し、且つユニタリー行列Qを更新し、
− 列のランクを示す変数を更新し、
− 列のランクを示す変数が所定値に等しい限り、縮小、置換、三角化及び更新を実行する。
【0054】
図2は、本発明が実施される受信機のアーキテクチャを表す図である。
【0055】
受信機Recは、例えば、バス201によって一緒に接続されるコンポーネントと、
図4、5及び7に開示されているようなプログラムによって制御されるプロセッサ200とに基づいたアーキテクチャを有する。
【0056】
ここで、受信機Recが、専用集積回路に基づいたアーキテクチャを有してもよいことに留意されたい。
【0057】
バス201は、読み取り専用メモリROM202、ランダムアクセスメモリRAM203及び無線インターフェース205にプロセッサ200を連結する。
【0058】
メモリ203は、
図4、5及び7に開示されているようなアルゴリズムに関係するプログラムの変数及び命令を受信するように意図されたレジスタを含む。
【0059】
プロセッサ200は、無線インターフェース205の動作を制御する。
【0060】
読み取り専用メモリ202は、
図4、5及び7に開示されているようなアルゴリズムに関係するプログラムの命令を含み、それらの命令は、受信機Recに電源が入れられた場合に、ランダムアクセスメモリ203に転送される。
【0061】
以下で
図4、5及び7に関係して説明されるアルゴリズムのいずれか又は全てのステップは、PC(パーソナルコンピュータ)、DSP(デジタル信号プロセッサ)又はマイクロコントローラなどのプログラム可能な計算機による命令又はプログラムセットの実行によってソフトウェアで実行されてもよく、そうでなければFPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)又はASIC(特定用途向け集積回路)などのマシン又は専用コンポーネントによってハードウェアで実行されてもよい。
【0062】
換言すれば、受信機Recは、以下で
図4、5及び7に関係して説明されるアルゴリズムのステップを受信機Recに実行させる回路又は回路を含む装置を含む。
【0063】
無線インターフェース205は、
図3に開示されているようなコンポーネントを含む。
【0064】
図3は、受信機がMIMOチャネル用にハード出力決定を実行する実現態様における受信機の無線インターフェースのコンポーネントのブロック図を開示する。
【0065】
本発明によれば、有効LLLアルゴリズムは、効率的な計算の複雑さで、QR分解、LLL縮小、及びTの計算を一緒に実行するように修正される。共同QR分解及び有効LLL縮小モジュール301の出力Rは、SICモジュール302に提供され、共同QR分解及び有効LLL縮小モジュール301の出力Qは、回転モジュール305に提供され、共同QR分解及び有効LLL縮小モジュール301の出力Tは、ベース変換モジュール303に提供される。
【0066】
共同QR分解及び有効LLL縮小モジュール301は、本発明に従って、共同QR分解及び有効LLL縮小を実行する。共同QR分解及び有効LLL縮小モジュール301は、
図5に開示されているアルゴリズムを実行する。
【0067】
ソースSrcと受信機Recとの間のチャネル推定Hから、プレフィルタリング計算モジュール300は、Lai,T.X.;Muruganathan,S.D.;Sesay,A.B.,“SPC07−3:An Iterative QR−SIC Receiver for Concatenated Space Frequency Coding Schemes in Severe Multipath Channels,”Global Telecommunications Conference,2006.GLOBECOM ’06.IEEE,vol.,no.,pp.1,5,Nov.27 2006−Dec.1 2006に記載されているようなQRフィルタ又は“MMSE−GDFE Lattice Decoding for Under−determined Linear Channels”,Mohamed Oussama Damen,Hesham El Gamal and Giuseppe Caire,International Symposium on Information Theory,2004に記載されているようなMMSE−GDFEプレフィルタなど、上三角行列にモデル化されているため、復号がより簡単な新しいチャネルに初期チャネルを変換する行列をプレフィルタリングすることによって、プレフィルタリング計算を実行するか又は改善された性能を提供できるようにする。
【0068】
プレフィルタリング計算モジュール300によって計算された上三角行列は、共同QR分解及び有効LLL縮小モジュール301に提供され、プレフィルタリング行列は、プレフィルタリングモジュール304に提供される。
【0069】
プレフィルタリングモジュール304は、プレフィルタリング計算モジュール300によって提供されたプレフィルタリング行列を用いて、受信コンステレーションポイントをプレフィルタリングする。
【0070】
プレフィルタリングされた受信コンステレーションポイントは、回転モジュール305に提供されるが、回転モジュール305は、共同QR分解及び有効LLL縮小モジュール301の出力Qに従って、プレフィルタリングされた受信コンステレーションポイントを回転させる。
【0071】
回転モジュール305の出力は、SICモジュール302に提供される。
【0072】
SICモジュールは、SICモジュール302に提供された共同QR分解及び有効LLL縮小モジュール301の出力Rに基づいて、回転モジュール305によって提供される、回転されプレフィルタリングされた受信コンステレーションポイントに対して規則的な直列干渉除去方式を実行する。
【0073】
SICモジュール302の出力は、共同QR分解及び有効LLL縮小モジュール301の出力Tに基づいて、SICモジュール302の出力に対してベース変換を実行するベース変換モジュールに提供される。
【0074】
図4は、ソースと受信機との間のN
r×N
t経路用に実行されるアルゴリズムを開示する。
【0075】
ステップS400において、ソースSrcと受信機Recとの間のチャネル推定Hに基づいて、プレフィルタリング計算が実行される。プレフィルタリングステップは、例えば、Lai,T.X.;Muruganathan,S.D.;Sesay,A.B.,“SPC07−3:An Iterative QR−SIC Receiver for Concatenated Space Frequency Coding Schemes in Severe Multipath Channels,”Global Telecommunications Conference,2006.GLOBECOM’06.IEEE,vol.,no.,pp.1,5,Nov.27 2006−Dec.1 2006に開示されているようなQRフィルタ又はMMSE−GDFEフィルタを用いて、上三角行列の形式でプレフィルタリング行列及びプレフィルタリングされたチャネルを提供する。
【0076】
ステップS401において、ステップS400で計算されたプレフィルタリング行列に基づいて、プレフィルタリングが、受信コンステレーションポイントに対して実行される。
【0077】
ステップS402において、共同QR分解及び有効LLL縮小が実行される。本発明によれば、有効LLLアルゴリズムは、効率的な計算の複雑さで、QR分解、LLL縮小、及びTの計算を一緒に実行するように修正される。ステップS402は、
図5に関連してより詳細に開示される。
【0078】
ステップS403において、共同QR分解及び有効LLL縮小ステップの出力Qを用いて、プレフィルタリングされた受信コンステレーションポイントに対して回転が実行される。
【0079】
ステップS404において、回転ステップの出力、並びに共同QR分解及び有効LLL縮小ステップの等価チャネル出力Rを用いて、SIC計算が実行される。
【0080】
ステップS405において、共同QR分解及び有効LLL縮小ステップの出力Tを用いて、SICステップの出力に対してベース変換が実行される。
【0081】
図5は、本発明に従って、共同QR分解及び有効LLL縮小を実行するアルゴリズムを表す。
【0082】
ステップS500において、上三角行列Mが取得される。上三角行列Mは、例えば、
図4のプレフィルタリング計算ステップから取得される。行列Mは、例えば、H=Q
HMのQR分解を適用することによって取得される。行列Mは、n
*n行列である。本アルゴリズムが、MIMOチャネル用のハード出力決定用に実行される場合に、nは、N
tに等しく、本アルゴリズムが、MIMOチャネル用に
図7に示されているようなソフト出力決定用に実行される場合に、nは、N
t−1に等しい。同じステップにおいて、パラメータ1/2<δ≦1が取得される。
【0083】
次のステップS501において、行列Rは、行列Mに等しく設定され、行列Tは、単位行列Iに設定され、行列Qは、単位行列Iに設定され、変数kは、2に等しく設定される。
【0084】
次のステップS502において、k≦nであるかどうかがチェックされる。
【0085】
k≦nの場合、アルゴリズムの次のステップはS503であり、そうでなければ本アルゴリズムは中断される。
【0086】
代替として、繰り返し数が監視され、所定の繰り返し量が達成された場合に、アルゴリズムは停止する。
【0087】
ステップS503において、Rのk−1番目の列に対するRのk番目の列のサイズ縮小が実行される。係数αは、α=└R
k−1、k/R
k−1、k−1┐として決定され、式中、└.┐は、実数及び虚数部に最も近い整数を独立して取る丸め演算である。係数α用の計算は、Rの上三角形状を考慮することによって縮小される。
【0088】
次に、Rのサイズ縮小は、次のように実行される。
∀1≦i≦k−1、R
i、k←R
i、k−αR
i、k−1
【0089】
この計算は、Rの三角形状を考慮することによって縮小される。
【0090】
ステップS504において、Tのk番目の列が、次のように更新される。
∀1≦i≦n、T
i、k←T
i、k−αT
i、k−1
【0091】
次のステップS505において、置換を実行する必要があるかどうかがチェックされる。置換は、δ|R
k−1、k|
2>|R
k−1、k|
2+|R
k、k|
2の場合に実行される。
【0092】
置換を実行する必要がない場合、アルゴリズムはステップS508に進む。そうでなければ、アルゴリズムはステップS506に進む。
【0093】
ステップS506において、R及びTのk番目及びk−1番目の列の置換が実行される。
【0094】
ステップS507において、Rの再三角化及びQの更新が実行される。
【0095】
Rの再三角化及びQの更新は、次のように計算されてもよい。
【0096】
例えば、R=GR’をもたらすQR分解が実行され、Rの更新は、R’に対応する。Qの更新は、GQである。
【0097】
例えば、行k及びk−1のみが三角構造を壊すため、2×2行列R
[k−1、k]、[k−1、k]=GR’が、抽出され分解される。記数法A
[i、j]、[k、l]は、行列Aの行i〜j及び列k〜lからのj−i+1×1−k+1行列の抽出を示す。
【0098】
次に、Rの更新は、R:R
[k−1、k]、[1、n]←G
†R
[k−1、k]、[1、n]である。
【0099】
次に、Qの更新は、Q:Q
[1、n]、[k−1、k]←Q
[1、n]、[k−1、k]Gである。
【0100】
Gの計算は、
【数3】
として実行されてもよく、式中、θ
1=atan(|R
k、k−1|/|R
k−1、k−1|)であり、θ
2=−arg(R
k−1、k−1)であり、且つθ
3=−arg(R
k、k−1)である。式中、argは、複素数の偏角であるか、又は換言すれば極座標におけるその角度である。
【0101】
ステップS508において、変数kは、δ|R
k−1、k|
2>|R
k−1、k|
2+|R
k、k|
2の場合に、k←max(k−1、2)として、そうでなければk←k+1として更新される。
【0102】
代替として、変数kは、k←mod(k−1、n−1)+2として更新され、式中、modは、モジュロ演算である。
【0103】
図6は、実現態様における受信機の無線インターフェースのコンポーネントのブロック図を開示し、そこにおいて受信機は、SLRADアーキテクチャを用いることによって、MIMOチャネル用のソフト出力決定を実行する。
【0104】
無線インターフェース205は、N
tモジュール600
1〜600
Ntを含む。各モジュール600
1〜600
Ntは、ωモジュール610
1〜610
ωを含む。ωは、N
tアンテナのそれぞれのための可能なコンステレーションポイントの総数である。
【0105】
各モジュール610
1〜610
ωは、プレフィルタリング計算モジュール620、共同QR及び有効LLL縮小モジュール621、SICモジュール622、ベース変換モジュール623、減算モジュール626、プレフィルタリングモジュール624、並びに回転モジュール625を含む。
【0106】
プレフィルタリング計算モジュール620は、次のように上三角行列の形式で新しいチャネルを提供するプレフィルタを計算する。
【0107】
1を有するi番目の位置を除いて全てゼロエントリを含むサイズN
tの行ベクトルとしてe
iを定義する。e
ixは、ベクトルxのi番目の要素x
iの選択を示す。
【0108】
i番目の行が除去されたN
t×N
t単位行列としてN
t−1×N
t行列E
iを定義する。何故なら、E
ixが、ベクトルxからi番目の要素を除去するからである。その結果、
【数4】
と表すことができる。
【0109】
従って、送信されたベクトルのi番目の成分が、
【数5】
であると仮定すると、その寄与
【数6】
は、受信ポイントから除去でき、これは、次の等価チャネルモデルをもたらす。
【数7】
【0110】
等価雑音
【数8】
が、受信機に知られていない実際に送信されたシンボルz
i及びその仮定値
【数9】
の両方に依存することを等価チャネルモデルにおいて観察することができる。
【0111】
本発明によれば、N
t*ωモジュール610は、全ての可能なシンボル
【数10】
が送信され、それに応じてMMSEフィルタ
【数11】
が適用され、モデル
【数12】
をもたらすように考慮する。式中、z’
i=E
izは、復号されるN
t−1コンステレーションシンボルを保持する。
【数13】
及び
【数14】
を用いることによって、
【数15】
となる。
【0112】
線形フィルタ
【数16】
は、MSEを最小化するように最適化され、それは、E[z]=0を用いることによって、
【数17】
をもたらす。これは、数学的な操作の後で、
【数18】
と等しい。式中、A=H
†H+ρ
−1Iである。その式は、実装形態の複雑さを縮小することが可能である。
【0113】
実際には、同じ初期チャネル行列Hに関連する全ての
【数19】
に共通して、1つの行列反転A
−1のみが行われる。
【0114】
最悪の場合、例えば、MIMOチャネルが、各チャネル使用において変化する場合、行列反転A
−1は、ω.N
tモジュール610に共通である。
【0115】
等価雑音
【数20】
は、相関される。
【数21】
、次に、
【数22】
となるように上三角雑音白色化フィルタ
【数23】
を適用し、それは、
【数24】
によって与えられる。式中、
【数25】
は、各新しい次元iのためにのみ計算され、任意の
【数26】
のためには計算されず、且つ
【数27】
である。
【0116】
行列
【数28】
は、コレスキー分解から取得され、新しいチャネルモデルは、
【数29】
である。式中、
【数30】
は、無相関であり、新しいチャネル
【数31】
は、上三角である。
【0117】
プレフィルタリング
【数32】
は、ブロック624に提供され、新しいチャネル
【数33】
は、ブロック621に提供される。
【0118】
受信コンステレーションポイントは、減算モジュール626によって処理される。減算モジュール626は、受信コンステレーションポイントに対して次の演算を実行する。
【数34】
【0119】
減算モジュール626の出力は、次のように、プレフィルタリング
【数35】
を
【数36】
に対して実行するプレフィルタリングモジュール624に提供され、プレフィルタリングモジュール624は、上三角行列
【数37】
を、
【数38】
を復号化するために考慮される新しいチャネル行列として提供する。
【0120】
本発明によれば、有効LLLアルゴリズムは、効率的な計算の複雑さで、QR分解、LLL縮小、及びTの計算を一緒に実行するように修正される。共同QR分解及び有効LLL縮小モジュール621の出力Rは、SICモジュール622に提供され、共同QR分解及び有効LLL縮小モジュール621の出力Qは、回転モジュール625に提供され、共同QR分解及び有効LLL縮小モジュール621の出力Tは、ベース変換モジュール623に提供される。
【0121】
共同QR分解及び有効LLL縮小モジュール621は、本発明に従って、
【数39】
の共同QR分解及び有効LLL縮小を実行する。共同QR分解及び有効LLL縮小モジュール621は、
図5に開示されているアルゴリズムを実行する。
【0122】
プレフィルタリングされたコンステレーションポイントは、回転モジュール625に提供され、回転モジュール625は、共同QR分解及び有効LLL縮小モジュール621の出力Qに従って、プレフィルタリングされたコンステレーションポイントを回転させる。
【0123】
回転モジュール305の出力は、SICモジュール622に提供される。
【0124】
SICモジュール622は、SICモジュール302に提供された共同QR分解及び有効LLL縮小モジュール621の出力Rに基づいて、回転モジュール625によって提供されたコンステレーションポイントに対して規則的な直列干渉除去方式を実行する。
【0125】
SICモジュール622の出力は、共同QR分解及び有効LLL縮小モジュール621の出力Tに基づいて、SICモジュール622の出力に対してベース変換を実行するベース変換モジュールに提供される。
【0126】
図7は、本発明の特定の実現態様による、受信コンステレーションポイントのソフト出力復号用のアルゴリズムである。
【0127】
より正確には、本アルゴリズムは、受信機Recのプロセッサ200によって実行される。
【0128】
ステップS700において、プロセッサ200は、受信コンステレーションポイントのN
r×N
tチャネル行列H、ベクトルyを取得する。
【0129】
次のステップS701において、プロセッサ200は、行列A
−1=(H
†H+ρ
−1I)
−1を計算する。
【0130】
次のステップS702において、プロセッサ200は、変数iを1に設定する。
【0131】
次のステップS703において、プロセッサ200、i≦N
tであるかどうかをチェックする。
【0132】
i≦N
tの場合、プロセッサ200はステップS704に進む。そうでなければ、プロセッサ20はステップS713に進む。
【0133】
ステップS704において、プロセッサ200は、行列
【数40】
を計算する。
【0134】
次のステップS705において、プロセッサ200は、第1のコンステレーションポイント
【数41】
を選択し、式中、Ω
iは、次元iにおける送信用に用いられたコンステレーションである。
【0135】
次のステップS706において、プロセッサ200は、
【数42】
を計算する。
【数43】
【0136】
次のステップS707において、プロセッサ200は、行列
【数44】
を取得するためにコレスキー分解を実行する。
【数45】
式中、
【数46】
である。
【0137】
次のステップS708において、プロセッサ200は、好ましくは
図5に開示されているようなアルゴリズムを用いて、チャネル
【数47】
を縮小し三角化する。
【0138】
次のステップS709において、プロセッサ200は、上三角チャネルRに従ってベクトル
【数48】
を復号し、且つ復号されたベクトルx’を取得する。
【0139】
次のステップS710において、プロセッサ200は、Txと等しいようにx’を変換し、それをコンステレーションポイントのリストに格納する。
【0140】
次のステップS711において、プロセッサ200は、コンステレーションポイント
【数49】
が、最後のコンステレーションポイントであるかどうかをチェックする。
【0141】
【数50】
が最後のコンステレーションポイントである場合、プロセッサ200はステップS714に進む。そうでなければ、プロセッサ200はステップS712に進む。
【0142】
ステップS714において、プロセッサ200は、変数iを増分し、ステップS703に戻る。
【0143】
ステップS712において、プロセッサ200は、別のコンステレーションポイントを選択し、ステップS706に戻る。
【0144】
ステップS713において、プロセッサ200は、コンステレーションポイントのリストに基づいてソフト出力を計算する。
【0145】
N
tコンステレーションシンボルzのベクトルは、2進ラベリング動作を介してω.N
tのベクトルに関連付けられる。u番目のビットのソフト出力ξ(u)は、例えば、次の式
【数51】
によって与えられる。式中、γ
1(u)は、それらの2進ラベリングが、それらのu番目の位置において1を有するように、アルゴリズムによって取得されたポイントzのリストを示し、γ
0(u)は、それらの2進ラベリングが、それらのu番目の位置において0を有するように、アルゴリズムによって取得されたポイントzのリストを示し、Hは、N
r×N
tチャネル行列であり、yは、受信コンステレーションポイントのベクトルである。
【0146】
当然のことながら、本発明の範囲から逸脱せずに、上記で説明した本発明の実施形態に対する多くの修正形態をなすことができる。