JP4048530B2

JP4048530B2 - Interference suppression CDMA receiver

Info

Publication number: JP4048530B2
Application number: JP2002237609A
Authority: JP
Inventors: 大木村; 守彦箕輪
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2002-08-16
Filing date: 2002-08-16
Publication date: 2008-02-20
Anticipated expiration: 2022-08-16
Also published as: JP2004080360A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ＣＤＭＡ（Code Division Multiple Access ）受信機に関し、ＣＤＭＡ移動通信システムやＣＤＭＡ無線ＬＡＮなどの符号分割多重信号を受信する受信機において、干渉を抑圧し、受信特性の向上を図る干渉抑圧ＣＤＭＡ受信機に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ＣＤＭＡ移動通信システムやＣＤＭＡ無線ＬＡＮなどのＣＤＭＡ通信システムの受信機においては、拡散符号の干渉による特性劣化が問題となる。干渉としては伝搬路のマルチパスに依存するマルチパス干渉、拡散コードの異なるユーザ信号によるマルチユーザ信号干渉がある。
【０００３】
従来、これらの干渉を抑圧する技術として、干渉キャンセラ、アダプティブアレーアンテナなどを用いて干渉を除去又は回避する技術が知られている。また、通常のダイバーシチアンテナを用い、各アンテナの受信信号に対して干渉を抑圧するように重み係数を設定して受信特性を向上する技術も知られている。
【０００４】
このダイバーシチアンテナを用いて干渉を抑圧する技術を、干渉抑圧ダイバーシチ方式と呼ぶこととする。干渉抑圧ダイバーシチ方式では、無相関のダイバーシチアンテナを用いて干渉を抑圧するのに加えて、ダイバーシチ効果による受信特性の向上も期待される。
【０００５】
ここで、一般なＮ個のダイバーシチアンテナによるＮ系列の受信信号が存在する場合の最適な重み付け合成について説明する。Ｎ系列の受信信号をＮ行の複素ベクトル〔ｒ（ｔ）〕で表すと、受信信号〔ｒ（ｔ）〕は以下の式（１）のように表される。なお、本明細書においてベクトルを表す文字は〔〕で囲むか又は太字によって表している。
【数１】

【０００６】
上記式（１）の右辺において、第１項は送信データによる変調成分ｄ（ｔ）と送信信号応答ベクトル（即ち、チャネル特性）〔ｓ〕との積、第２項は雑音成分を表している。但し、送信信号応答ベクトル〔ｓ〕は時間により変化しないものとする。
【０００７】
また、受信信号〔ｒ（ｔ）〕に対する重みベクトル〔ｗ〕の重み付けを行って合成した後の信号をｙ（ｔ）とすると、ｙ（ｔ）は以下の式（２）により表される。
【数２】

なお、「^H」はベクトル又は行列の複素共役転置を表す。
【０００８】
このとき、受信信号対干渉雑音比（ＳＩＮＲ）を最大にする重み係数ベクトル〔ｗ_opt〕は以下の式（３）により求められる。
【数３】

ここで、〔Ｒ_z〕はＮ系列受信信号の雑音成分相互の相関行列で、以下の式（４）により表される。なお、「＜＞」は時間平均処理による平均値であることを示している。
【数４】

【０００９】
以上の干渉抑圧技術を、受信ダイバーシチアンテナを複数備え、複数のパスについてＲａｋｅ合成を行うＣＤＭＡ受信機に適用した場合について説明する。図４に干渉抑圧ダイバーシチ方式ＣＤＭＡ基地局受信機の構成例を示す。同図はアンテナ数を２とした構成例を示している。
【００１０】
２つの各アンテナ１₁，１₂で受信された信号は、それぞれ、ＱＰＳＫ復調器２₁，２₂により復調されて複素ベースバンド信号に変換され、それぞれ、Ａ／Ｄ変換器３₁，３₂によりデジタル複素ベースバンド信号に変換される。
【００１１】
Ｎ個のユーザ信号が受信され、Ｌ個のパスが存在する環境下において、アンテナの受信信号ベクトル〔ｒ（ｔ）〕は、以下の式（５）のように表される。ここでは、主に上り信号について説明しているが、下り信号においても同様のことが成り立つ。
【数５】

【００１２】
上記式（５）において、ｎ，ｌは、それぞれ、Ｎ個のユーザ信号の中の各ユーザ信号、マルチパスの中の各パスを表すインデックスである。ｄ_n（ｔ）は送信データシンボル、ｐ_n（ｔ）は送信パイロットシンボル、ｃ_d,n（ｔ＋τ_l）はデータシンボルの拡散コード、ｃ_p,n（ｔ＋τ_l）はパイロットシンボルの拡散コード、ｃ_sc,n（ｔ）はユーザ信号を識別する拡散コードを示す。
【００１３】
また、〔α_n,l〕は各ユーザ信号及び各パス毎の伝搬路の応答ベクトル（チャネル特性）で時間的に変動する。Ｐ_nは各ユーザ信号の送信電力、τ_n,lは各パスの遅延時間、〔ｎ（ｔ）〕は雑音ベクトルを表す。チャネル状態を推定するために既知のパイロットシンボルを用いているが、パイロットシンボルはデータシンボルに対して、時間多重やコード多重されており、何れの場合でも独立に取り出すことができる。
【００１４】
上記式（５）は、パイロットシンボルがコード多重された場合の式を表している。また、一般に各アンテナ１₁，１₂へのパスの到来時間はほぼ等しいという仮定がＣＤＭＡ方式の比較的狭帯域の受信信号に対しては成り立つ。基地局のＣＤＭＡ受信機においては、各ユーザ信号の各パスの遅延時間をサーチャ５などの同期検出器を用いて検出し、各ユーザ信号毎、各アンテナ毎、各パス毎にフィンガ回路において逆拡散を行う。
【００１５】
図４に示す構成例ではフィンガ回路４は、第１から第ＭまでＭ個備えられ、各フィンガ回路４は、各アンテナ対応にデータシンボル逆拡散部４１₁，４１₂、パイロットシンボル逆拡散部４２₁，４２₂、重み係数決定部４３、重み係数乗算部４４₁，４４₂、合成部４５を備える。
【００１６】
フィンガ回路４において逆拡散を行う際、サーチャ５により検出されたパスタイミングに従い、各ユーザ信号毎に固有の拡散コード、及びデータシンボルとパイロットシンボルとの間で直交する拡散コードを用いて逆拡散することにより、データシンボルとパイロットシンボルとを分離する。
【００１７】
例えば、第１のユーザ信号（ｎ＝１）の第１のパス（ｌ＝１）の受信信号についての逆拡散後のデータシンボルベクトル〔ｄ_1,1（ｔ）〕及びパイロットシンボルベクトル〔ｐ_1,1（ｔ）〕は、それぞれ以下の式（６），（７）ように表される。
【数６】

【数７】

【００１８】
ここで、Ｋ_d及びＫ_pは、それぞれデータシンボル及びパイロットシンボルの拡散率である。また、フィンガ数Ｍはマルチパス数Ｌと等しいとしている。上記式（６），（７）の右辺において、第１項は希望受信信号ベクトル、第２項はマルチパス干渉ベクトル、第３項はマルチユーザ干渉ベクトル、第４項は雑音ベクトルを表す。
【００１９】
逆拡散により得られたデータシンボルに対して、重み係数決定部４３により決定された各アンテナ間及びフィンガ間で異なる重み係数を、乗算部４４₁，４４₂により乗じて重み付けを行い、アンテナ間合成部４５によりアンテナ間の合成を行い、更にフィンガ間合成部６によりフィンガー間の合成を行うことにより、受信信号の品質の向上を図っている。
【００２０】
干渉抑圧ダイバーシチ方式ＣＤＭＡ受信機において、干渉成分に注目すると、アンテナ間では伝搬路の応答ベクトルが関係する以外は受信信号に相違がないため、アンテナ間には干渉の相関が存在するが、フィンガ間では干渉の相関はほとんどない。
【００２１】
従って、各フィンガ回路４において、各アンテナからの受信信号に対して、アンテナ間でそれぞれ異なる最適な重み係数を乗じてアンテナ間合成部４５で合成した後に、各フィンガ回路４の出力信号に対しては、フィンガ間で重み付けを行うことなくそのままフィンガ間合成部６により合成すれば良い。
【００２２】
図５は重み係数決定部の構成例を示す。伝搬路の応答ベクトルは、受信信号の逆拡散後のパイロットシンボルベクトルに、既知のパイロットパターンを乗算部４３１₁，４３１₂により乗算した後に、平均化部４３２₁，４３２₂で時間平均することにより求められる。
【００２３】
この受信パイロットシンボルから算出した伝搬路応答ベクトルを伝搬路推定ベクトルと呼ぶ。伝搬路推定ベクトル〔ｅ_n,l〕は以下の式（８）のように表される。式（８）において、〔ｐ_n,l（ｔ）〕は受信信号の逆拡散後のパイロットシンボルベクトル、ｐ_n（ｔ）は既知のパイロットパターンである。
【数８】

【００２４】
また、干渉雑音ベクトル〔ｚ_n,l〕を以下の式（９）のように、平均化した伝搬路推定ベクトル〔ｅ_n,l〕から伝搬路推定ベクトル〔ｐ_n,l（ｔ）〕ｐ_n（ｔ）を差し引いたベクトルとして定義する。
【数９】

上記の算出は図５の減算部４３３₁，４３３₂により行われる。
【００２５】
この干渉雑音ベクトル〔ｚ_n,l〕を用いて干渉雑音の相関行列〔Ｒ_n,l〕を以下の式（１０）により算出する。該算出は図５の相関行列計算部４３４により行われる。
【数１０】

【００２６】
相関行列計算部４３４で行われた上記式（１０）による干渉雑音の相関行列〔Ｒ_n,l〕の逆行列を逆行列演算部４３５により算出し、該相関行列〔Ｒ_n,l〕の逆行列と式（８）による伝搬路推定ベクトル〔ｅ_n,l〕との積を行列乗算部４３６で行い、以下の式（１１）に示すように、最適な重み係数ベクトル〔ｗ_n,l〕を算出する。
【数１１】

【００２７】
上記式（１１）による最適な重み係数ベクトル〔ｗ_n,l〕を、各アンテナの受信データシンボル〔ｄ_n,l〕に乗じて合成した信号〔ｗ_n,l〕^H・〔ｄ_n,l〕を、更にフィンガ間合成して各ユーザ信号毎の復調データｙ_n（ｔ）が得られる。各ユーザ信号の復調データｙ_n（ｔ）は、以下の式（１２）のように表される。
【数１２】

【００２８】
【発明が解決しようとする課題】
以上が干渉抑圧ダイバーシチＣＤＭＡ受信機の一般的な構成であるが、無相関のアンテナを用いるため、フェージングなどによる位相変動や振幅変動によって、伝搬路推定ベクトルや干渉相関行列が時間的に変動してしまい、長時間にわたって平均することにより重み係数の精度を上げることには限界がある。
【００２９】
本発明は、フェージングなどによる位相変動や振幅変動による伝搬路推定ベクトルや干渉相関行列の時間的変動に対して、伝搬路推定ベクトルを精度よく算定し、干渉相関行列の精度を向上させ、アンテナ間の干渉抑圧重み係数の精度を高め、干渉抑圧ダイバーシチＣＤＭＡ受信機の受信品質を向上させることを目的とする。
【００３０】
【課題を解決するための手段】
本発明の干渉抑圧ＣＤＭＡ受信機は、（１）受信ダイバーシチアンテナを複数有し、既知のパイロットシンボルを用いて算出した各アンテナの伝搬路推定ベクトルとアンテナ間の干渉雑音相関行列とから、アンテナ間の干渉を抑圧する最適な重み係数を推定し、各アンテナ毎の逆拡散されたデータシンボルに対して、該最適な重み係数による重み付けを行ってアンテナ間で合成するＣＤＭＡ受信機において、復調されたデータシンボルのデータ判定を行い、該データ判定結果と受信データシンボルとを基に伝搬路推定ベクトルを生成する手段と、前記パイロットシンボルを用いて算出した伝搬路推定ベクトルと、データシンボルを用いて算出した伝搬路推定ベクトルとを合成する手段と、該合成した伝搬路推定ベクトルを用いて前記最適な重み係数を算出する手段とを備えたものである。
【００３１】
また、（２）前記復調されたデータシンボルのデータ判定結果と受信データシンボルとを基に、アンテナ間の干渉雑音相関行列を算出する手段と、前記パイロットシンボルを用いて算出したアンテナ間の干渉雑音相関行列と、該データシンボルを用いて算出した干渉雑音相関行列とを合成する手段と、前記合成された干渉雑音相関行列を用いて、前記最適な重み係数を算出する手段とを備えたものである。
【００３２】
また、（３）前記データ判定結果として、受信データシンボルに対して誤り訂正を行った後の復調データを用い、該復調データを再拡散して帰還する手段を備えたものである。
【００３３】
また、（４）前記データシンボルを用いて算出した前記最適な重み係数を用いることにより重み付けを行ったデータシンボルのデータ判定を行い、該データ判定結果を基に、再び前記最適な重み係数を算出する処理を繰り返す構成を有するものである。
【００３４】
また、（５）前記最適な重み係数の算出を繰り返す処理において、繰り返す毎に、前記データシンボルを用いた伝搬路推定ベクトル又は干渉雑音相関行列の合成係数を変化させ、パイロットシンボルを用いた伝搬路推定ベクトル又は干渉雑音相関行列との合成比を変化させる手段と備えたものである。
【００３５】
【発明の実施の形態】
図１に本発明の干渉抑圧ダイバーシチＣＤＭＡ受信機の構成例を示す。図１に示す構成例において、前述の図４に示した構成要素と同一の構成要素には同一の符号を付し、重複した説明は省略する。フィンガ回路４から出力される受信信号をフィンガ間合成部６によりＲａｋｅ合成されたデータシンボルは、ビット値としての振幅を有する信号とし出力され、その振幅値から判定部８ではビットデータとして判定する。
【００３６】
判定部８で判定されたデータを、各アンテナ毎、各フィンガ毎の逆拡散データシンボルに、乗算部４６₁，４６₂で乗算することにより、データ変調成分をキャンセルする。データ変調成分のキャンセルにより伝搬路推定値が得られるため、これを重み係数決定部４７に入力し、重み係数決定部４７は、データシンボルから得られる伝搬路推定値に所定の合成係数μ₁を乗じた値を、パイロットシンボルから得られる伝搬路推定値に加えて合成し、より精度の高い伝搬路推定値を得、それを基に精度良い最適重み係数を決定する。
【００３７】
また、重み係数決定部４７では、パイロットシンボルを用いて式（９）の演算により干渉雑音の相関ベクトルを算出したのと同様に、データシンボルを用いて干渉雑音の相関ベクトルを求め、その相関行列を式（１０）により算出し、該データシンボルを用いた相関行列に所定の合成係数μ₂を乗じた相関行列を、パイロットシンボルを用いて求めた相関行列に加えて合成し、より精度の高い干渉雑音の相関行列を得、それを基に精度の高い最適重み係数を決定する。
【００３８】
更に、パイロットシンボル及びデータシンボルを用いて決定した精度の高い最適重み係数を用いてデータシンボルのデータ判定を行い、該データ判定結果を基に、再度、伝搬路推定値及び干渉雑音の相関行列を算出し、該伝搬路推定値及び干渉雑音の相関行列を基により精度の高い最適重み係数を決定する。この動作を複数回繰り返すことにより、より精度の高い最適重み係数を決定することができる。
【００３９】
図２に本発明による重み係数決定部の構成例を示す。図２に示す構成例において、前述の図５に示した構成要素と同一の構成要素には同一の符号を付し、重複した説明は省略する。逆拡散後のデータシンボルに、データ判定後の帰還データシンボルを乗算部４７１₁，４７１₂により乗算した後に、平均化部４７２₁，４７２₂で時間平均し、パイロットシンボルを用いた場合と同様に、時間平均伝搬路推定ベクトル〔ｅ_d ⁽ⁿ⁾〕が求められる。ここで、〔ｅ_d ⁽ⁿ⁾〕はｎ回の繰り返し処理を行って求めた時間平均伝搬路推定ベクトルであることを示す。
【００４０】
この時間平均伝搬路推定ベクトル〔ｅ_d ⁽ⁿ⁾〕から各データシンボルによる伝搬路推定ベクトルを減算部４７３₁，４７３₂で差し引いたベクトルとして干渉雑音ベクトル〔ｚ〕をパイロットシンボルの場合と同様に算出し、この干渉雑音ベクトル〔ｚ〕を基に、干渉雑音の相関行列〔Ｒ_d ⁽ⁿ⁾〕を相関行列計算部４７４により算出する。ここで、〔Ｒ_d ⁽ⁿ⁾〕はｎ回の繰り返し処理を行って求めた相関行列であることを示す。
【００４１】
相関行列計算部４７４で算出した干渉雑音の相関行列〔Ｒ_d ⁽ⁿ⁾〕に所定の係数μ₂ ⁽ⁿ⁾を乗算部４７５により乗じて、パイロットシンボルによる干渉雑音の相関行列〔Ｒ_p〕に加算部４７６で加算し、パイロットシンボル及びデータシンボルを用いた干渉雑音の相関行列〔Ｒ⁽ⁿ⁾〕を得、この相関行列〔Ｒ⁽ⁿ⁾〕を用いて逆行列演算部４３５によりその逆行列〔Ｒ⁽ⁿ⁾〕^-1を算出する。
【００４２】
一方、データシンボルから算出した時間平均伝搬路推定ベクトル〔ｅ_d ⁽ⁿ⁾〕に、所定の合成係数μ₁ ⁽ⁿ⁾を乗算部４７７により乗じて、パイロットシンボルによる時間平均伝搬路推定ベクトル〔ｅ_p〕に加算部４７８で加算し、パイロットシンボル及びデータシンボルを用いた時間平均伝搬路推定ベクトル〔ｅ⁽ⁿ⁾〕を得る。
【００４３】
そして、上記逆行列演算部４３５で算出した逆行列〔Ｒ⁽ⁿ⁾〕^-1と、上記パイロットシンボル及びデータシンボルを用いた時間平均伝搬路推定ベクトル〔ｅ⁽ⁿ⁾〕とを、行列乗算部４３６で乗算することにより、精度の良い最適な重み係数ベクトル〔ｗ⁽ⁿ⁾〕を得る。この最適な重み係数ベクトル〔ｗ⁽ⁿ⁾〕は、以下の式（１３）のように表される。なお、〔ｗ⁽ⁿ⁾〕はｎ回の繰り返し処理を行って求めた最適重み係数ベクトルであることを示す。
【数１３】

【００４４】
上記定数の合成係数μ₁ ⁽ⁿ⁾，μ₂ ⁽ⁿ⁾は、受信されたデータシンボルについてのデータ判定の確からしさに応じて、該確からしさが高いほど大きな値とすることにより精度を向上させることができる。また、最適重み係数の算出処理の繰り返しに伴って、データシンボルの精度が向上するため、係数μ₁ ⁽ⁿ⁾，μ₂ ⁽ⁿ⁾を、繰り返し数の増加とともに大きくすることにより精度の向上を図ることができる。
【００４５】
次に、図３に本発明の干渉抑圧ダイバーシチＣＤＭＡ受信機の第２の構成例を示す。図３に示す構成例において、前述の図１に示した第１の構成例における同一の構成要素には同一の符号を付し、重複した説明は省略する。この第２の構成例は、フィンガ間合成部６から出力されたデータシンボルに対して、誤り訂正部７により誤り訂正を行った復調データを、再拡散部９により再拡散したデータシンボルをフィードバックするように構成したものである。
【００４６】
この第２の構成例では、受信データシンボルに対して誤り訂正処理を行ってフィードバックするため、フィードバックの遅延時間が増大するが、第１の構成例におけるデータ判定結果より、データの誤り率が改善されるため、最適重み係数の精度をより向上させることができる。
【００４７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、データシンボルの復調データを繰り返し判定して帰還し、受信データシンボルベクトルからデータ変調成分を除去した後に時間平均することにより、データシンボルによる伝搬路推定ベクトルを求め、パイロットシンボルによる伝搬路推定ベクトルと合成することにより、伝搬路推定ベクトルの精度を向上させ、干渉抑圧の最適な重み係数の精度を向上させ、干渉抑圧ダイバーシチの効果を高め、受信品質を向上させることができる。
【００４８】
また、データシンボルを用いてアンテナ間の干渉雑音相関行列を算出し、パイロットシンボルを用いたアンテナ間の干渉雑音相関行列と合成することにより、該干渉雑音相関行列の精度を向上させ、干渉抑圧の最適な重み係数の精度を向上させ、干渉抑圧ダイバーシチの効果を高め、受信品質を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の干渉抑圧ダイバーシチＣＤＭＡ受信機の構成例を示す図である。
【図２】本発明による重み係数決定部の構成例を示す図である。
【図３】本発明の干渉抑圧ダイバーシチＣＤＭＡ受信機の第２の構成例を示す図である。
【図４】干渉抑圧ダイバーシチ方式ＣＤＭＡ基地局受信機の構成例を示す図である。
【図５】重み係数決定部の構成例を示す図である。
【符号の説明】
１₁，１₂ アンテナ
２₁，２₂ ＱＰＳＫ復調器
３₁，３₂ Ａ／Ｄ変換器
４フィンガ回路
４１₁，４１₂ データシンボル逆拡散部
４２₁，４２₂ パイロットシンボル逆拡散部
４４₁，４４₂ 重み係数乗算部
４５アンテナ間合成部
４６₁，４６₂ 乗算部
４７重み係数決定部
５サーチャ
６フィンガ間合成部
７誤り訂正部
８データ判定部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a CDMA (Code Division Multiple Access) receiver, and an interference suppression CDMA that suppresses interference and improves reception characteristics in a receiver that receives a code division multiple signal such as a CDMA mobile communication system and a CDMA wireless LAN. Regarding the receiver.
[0002]
[Prior art]
In a receiver of a CDMA communication system such as a CDMA mobile communication system or a CDMA wireless LAN, characteristic degradation due to spread code interference becomes a problem. The interference includes multipath interference depending on the multipath of the propagation path and multiuser signal interference caused by user signals having different spreading codes.
[0003]
Conventionally, as a technique for suppressing such interference, a technique for removing or avoiding interference using an interference canceller, an adaptive array antenna, or the like is known. There is also known a technique for improving reception characteristics by using a normal diversity antenna and setting a weighting factor so as to suppress interference with a reception signal of each antenna.
[0004]
A technique for suppressing interference using this diversity antenna will be referred to as an interference suppression diversity system. In the interference suppression diversity system, in addition to suppressing interference using an uncorrelated diversity antenna, an improvement in reception characteristics due to a diversity effect is also expected.
[0005]
Here, optimal weighting combining when there are N-sequence received signals by general N diversity antennas will be described. When an N-sequence received signal is represented by N rows of complex vectors [r (t)], the received signal [r (t)] is represented by the following equation (1). In this specification, a character representing a vector is enclosed in brackets [] or represented in bold.
[Expression 1]

[0006]
In the right side of the above equation (1), the first term represents the product of the modulation component d (t) by the transmission data and the transmission signal response vector (ie, channel characteristic) [s], and the second term represents the noise component. . However, it is assumed that the transmission signal response vector [s] does not change with time.
[0007]
Further, if the signal after weighting of the weight vector [w] with respect to the received signal [r (t)] and combining is y (t), y (t) is expressed by the following equation (2).
[Expression 2]

“ ^H ” represents a complex conjugate transpose of a vector or matrix.
[0008]
At this time, the weighting coefficient vector [w _opt ] that maximizes the received signal-to-interference noise ratio (SINR) is obtained by the following equation (3).
[Equation 3]

Here, [R _z ] is a correlation matrix between noise components of the N-sequence received signal, and is expressed by the following equation (4). “<>” Indicates an average value obtained by the time average process.
[Expression 4]

[0009]
The case where the above interference suppression technique is applied to a CDMA receiver that includes a plurality of reception diversity antennas and performs Rake combining for a plurality of paths will be described. FIG. 4 shows a configuration example of an interference suppression diversity system CDMA base station receiver. The figure shows a configuration example in which the number of antennas is two.
[0010]
Signals received by the _two antennas 1 ₁ and 1 ₂ are demodulated and converted into complex baseband signals by QPSK demodulators 2 ₁ and 2 ₂ , respectively, and A / D converters 3 ₁ and 3 ₂ , respectively. Is converted into a digital complex baseband signal.
[0011]
In an environment where N user signals are received and L paths exist, the received signal vector [r (t)] of the antenna is expressed as the following Expression (5). Here, mainly the uplink signal has been described, but the same holds true for the downlink signal.
[Equation 5]

[0012]
In the above equation (5), n and l are indexes representing the user signals in the N user signals and the paths in the multipath, respectively. d _n (t) is a transmission data symbol, p _n (t) is a transmission pilot symbol, c _{d, n} (t + τ _l ) is a data symbol spreading code, c _{p, n} (t + τ _l ) is a pilot symbol spreading code, c _{sc, n} (t) indicates a spreading code for identifying the user signal.
[0013]
[Α _{n, l} ] varies with time depending on each user signal and the response vector (channel characteristic) of the propagation path for each path. P _n is the transmission power of each user signal, τ _{n, l} is the delay time of each path, and [n (t)] is the noise vector. Although known pilot symbols are used to estimate the channel state, the pilot symbols are time-multiplexed or code-multiplexed with respect to the data symbols and can be extracted independently in any case.
[0014]
The above equation (5) represents an equation when pilot symbols are code-multiplexed. In general, the assumption that the arrival times of the paths to the antennas 1 ₁ and 1 ₂ are almost equal holds for a relatively narrow band received signal of the CDMA system. In the CDMA receiver of the base station, the delay time of each path of each user signal is detected using a synchronization detector such as the searcher 5, and despreading is performed in the finger circuit for each user signal, each antenna, and each path. I do.
[0015]
In the configuration example shown in FIG. 4, M finger circuits 4 are provided from first to M-th, and each finger circuit 4 includes data symbol despreading units 41 ₁ and 41 ₂ and pilot symbol despreading units 42 corresponding to each antenna. ₁ , 42 ₂ , a weight coefficient determination unit 43, weight coefficient multiplication units 44 ₁ , 44 ₂ , and a synthesis unit 45.
[0016]
When despreading is performed in the finger circuit 4, despreading is performed using a unique spreading code for each user signal and a spreading code orthogonal between the data symbol and the pilot symbol according to the path timing detected by the searcher 5. Thus, the data symbol and the pilot symbol are separated.
[0017]
For example, the despread data symbol vector [d _1,1 (t)] and pilot symbol vector [p ₁ ] for the received signal of the first path (l = 1) of the first user signal (n = 1). _{, 1} (t)] are expressed as the following equations (6) and (7), respectively.
[Formula 6]

[Expression 7]

[0018]
Here, K _d and K _p are spreading rates of data symbols and pilot symbols, respectively. The number of fingers M is assumed to be equal to the number of multipaths L. In the right side of the above equations (6) and (7), the first term represents a desired received signal vector, the second term represents a multipath interference vector, the third term represents a multiuser interference vector, and the fourth term represents a noise vector.
[0019]
The data symbols obtained by despreading are weighted by multiplying the weighting factors different between the antennas and between the fingers determined by the weighting factor determining unit 43 by the multiplying units 44 ₁ and 44 ₂ , and combining the antennas. By combining the antennas by the unit 45 and combining the fingers by the inter-finger combining unit 6, the quality of the received signal is improved.
[0020]
In the interference suppression diversity CDMA receiver, when attention is paid to the interference component, there is no difference in the received signal except that the response vector of the propagation path is related between the antennas. Then there is almost no correlation of interference.
[0021]
Therefore, in each finger circuit 4, the received signal from each antenna is multiplied by an optimum weighting factor that differs between the antennas and synthesized by the inter-antenna synthesis unit 45, and then the output signal of each finger circuit 4 is given. Can be combined by the inter-finger combining unit 6 without weighting between the fingers.
[0022]
FIG. 5 shows a configuration example of the weighting coefficient determination unit. The response vector of the propagation path is obtained by multiplying the pilot symbol vector after despreading of the received signal by a known pilot pattern by the multipliers 431 ₁ and 431 ₂ and then averaging the time by the averaging units 432 ₁ and 432 _2. Desired.
[0023]
The propagation path response vector calculated from the received pilot symbol is referred to as a propagation path estimation vector. The propagation path estimation vector [e _{n, l} ] is expressed as the following equation (8). In equation (8), [p _{n, l} (t)] is a pilot symbol vector after despreading of the received signal, and p _n (t) is a known pilot pattern.
[Equation 8]

[0024]
Also, the interference noise vector [z _{n, l]} as in the following equation (9), averaged propagation channel estimation vector [e _{n, l]} channel estimation vector from the [p _{n, l} (t)] p _n is defined as a vector obtained by subtracting (t).
[Equation 9]

The above calculation is performed by the subtracting units 433 ₁ and 433 _{2 in} FIG.
[0025]
Using this interference noise vector [z _{n, l} ], an interference noise correlation matrix [R _{n, l} ] is calculated by the following equation (10). The calculation is performed by the correlation matrix calculation unit 434 in FIG.
[Expression 10]

[0026]
Inverse of the correlation matrix of the interference noise due to conducted the above formula in the correlation matrix calculation section 434 (10) [R _{n, l]} is calculated by the inverse matrix calculation unit 435 an inverse matrix of the correlation matrix [R _{n, l]} The matrix multiplication unit 436 performs the product of the matrix and the channel estimation vector [e _{n, l} ] according to the equation (8), and the optimum weight coefficient vector [w _{n, l} ] is obtained as shown in the following equation (11). Is calculated.
## EQU11 ##

[0027]
The signal [w _{n, l} ] ^H · [d _{n, l} _, which is obtained by multiplying the optimum weight coefficient vector [w _{n, l} ] by the above equation (11) by the received data symbol [d _{n, l} ] of each antenna. ] Is further combined between fingers to obtain demodulated data y _n (t) for each user signal. The demodulated data y _n (t) of each user signal is expressed by the following equation (12).
[Expression 12]

[0028]
[Problems to be solved by the invention]
The above is the general configuration of the interference suppression diversity CDMA receiver. However, since a non-correlated antenna is used, the channel estimation vector and the interference correlation matrix vary temporally due to phase fluctuations and amplitude fluctuations due to fading. Therefore, there is a limit to increasing the accuracy of the weighting factor by averaging over a long time.
[0029]
The present invention accurately calculates a propagation path estimation vector with respect to temporal fluctuations of a propagation path estimation vector and an interference correlation matrix due to phase fluctuations and amplitude fluctuations due to fading, etc., and improves the accuracy of the interference correlation matrix. It is an object to improve the reception quality of an interference suppression diversity CDMA receiver by improving the accuracy of the interference suppression weighting factor.
[0030]
[Means for Solving the Problems]
The interference suppression CDMA receiver according to the present invention includes (1) a plurality of reception diversity antennas, and a propagation path estimation vector of each antenna calculated using known pilot symbols and an interference noise correlation matrix between the antennas. The optimum weighting factor that suppresses the interference is estimated, and the despread data symbol for each antenna is weighted by the optimum weighting factor, and is demodulated by the CDMA receiver that combines between the antennas. Data symbol determination is performed, a channel estimation vector is generated based on the data determination result and the received data symbol, a channel estimation vector calculated using the pilot symbol, and a data symbol Means for synthesizing the generated propagation path estimation vector and the optimum weight using the synthesized propagation path estimation vector. It is obtained by a means for calculating the coefficients.
[0031]
Further, (2) means for calculating an interference noise correlation matrix between antennas based on the data determination result of the demodulated data symbols and the received data symbols, and interference noise between antennas calculated using the pilot symbols. Means for synthesizing a correlation matrix and an interference noise correlation matrix calculated using the data symbol; and means for calculating the optimum weighting factor using the synthesized interference noise correlation matrix. is there.
[0032]
And (3) means for using the demodulated data after error correction is performed on the received data symbol as the data determination result, re-spreading the demodulated data and feeding back.
[0033]
And (4) performing data determination of the weighted data symbol by using the optimal weighting factor calculated using the data symbol, and calculating the optimal weighting factor again based on the data determination result. It has the structure which repeats the process to perform.
[0034]
In addition, (5) in the process of repeating the calculation of the optimum weighting coefficient, each time the repetition is performed, the propagation path estimation vector using the data symbol or the composite coefficient of the interference noise correlation matrix is changed, and the propagation path using the pilot symbol is changed. And means for changing the synthesis ratio with the estimated vector or the interference noise correlation matrix.
[0035]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
FIG. 1 shows a configuration example of an interference suppression diversity CDMA receiver according to the present invention. In the configuration example shown in FIG. 1, the same components as those shown in FIG. 4 described above are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted. The data symbol obtained by Rake combining the received signal output from the finger circuit 4 by the inter-finger combining unit 6 is output as a signal having an amplitude as a bit value, and the determination unit 8 determines the bit data from the amplitude value.
[0036]
The data determined by the determination unit 8 is multiplied by the despread data symbols for each antenna and each finger by the multiplication units 46 ₁ and 46 ₂ , thereby canceling the data modulation component. Since the channel estimation value is obtained by canceling the data modulation component, this is input to the weighting factor determination unit 47, and the weighting factor determination unit 47 adds a predetermined synthesis coefficient μ ₁ to the channel estimation value obtained from the data symbol. The multiplied values are added to the propagation path estimation value obtained from the pilot symbols and combined to obtain a more accurate propagation path estimation value, and based on this, an accurate optimum weighting factor is determined.
[0037]
In addition, the weight coefficient determination unit 47 obtains a correlation vector of interference noise using data symbols in the same manner as the calculation of the correlation vector of interference noise by the calculation of Equation (9) using the pilot symbols, and the correlation matrix thereof. Is calculated by the equation (10), and a correlation matrix obtained by multiplying the correlation matrix using the data symbol by a predetermined synthesis coefficient μ ₂ is added to the correlation matrix obtained using the pilot symbol, and combined to obtain a higher accuracy. A correlation matrix of interference noise is obtained, and a highly accurate optimum weight coefficient is determined based on the correlation matrix.
[0038]
In addition, data symbol data determination is performed using a highly accurate optimum weighting factor determined using pilot symbols and data symbols. Based on the data determination result, a channel estimation value and a correlation matrix of interference noise are obtained again. A highly accurate optimum weight coefficient is determined based on the propagation path estimation value and the correlation matrix of interference noise. By repeating this operation a plurality of times, it is possible to determine an optimum weighting coefficient with higher accuracy.
[0039]
FIG. 2 shows a configuration example of the weighting factor determination unit according to the present invention. In the configuration example illustrated in FIG. 2, the same components as those illustrated in FIG. 5 described above are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted. The data symbol after despreading, the feedback data symbols after data decision after it has been multiplied by the multiplication unit 471 _1, 471 _2, averaged by the averaging unit 472 _1, 472 ₂ times, as in the case of using the pilot symbols Then, a time average propagation path estimation vector [ _ed ⁽ⁿ⁾ ] is obtained. Here, [ _ed ⁽ⁿ⁾ ] indicates a time-average propagation path estimation vector obtained by performing n iterations.
[0040]
The interference noise vector [z] is used as a vector obtained by subtracting the propagation path estimation vector of each data symbol from the time average propagation path estimation vector [e _d ⁽ⁿ⁾ ] by the subtracting units 473 ₁ and 473 ₂ in the same manner as the pilot symbol. Based on the interference noise vector [z], a correlation matrix [R _d ⁽ⁿ⁾ ] of the interference noise is calculated by the correlation matrix calculation unit 474. Here, [R _d ⁽ⁿ⁾ ] indicates a correlation matrix obtained by performing n iterations.
[0041]
The correlation matrix [R _d ⁽ⁿ⁾ ] of interference noise calculated by the correlation matrix calculation unit 474 is multiplied by a predetermined coefficient μ ₂ ⁽ⁿ⁾ by the multiplication unit 475, and the correlation matrix [R _p ] of interference noise due to pilot symbols is multiplied. The addition unit 476 performs addition to obtain a correlation matrix [R ⁽ⁿ⁾ ] of interference noise using pilot symbols and data symbols, and the inverse matrix calculation unit 435 uses the correlation matrix [R ⁽ⁿ⁾ ] to obtain the inverse matrix. [R ⁽ⁿ⁾ ] ⁻¹ is calculated.
[0042]
On the other hand, the time average propagation path estimation vector [e _d ⁽ⁿ⁾ ] calculated from the data symbols is multiplied by a predetermined synthesis coefficient μ ₁ ⁽ⁿ⁾ by the multiplication unit 477, and the time average propagation path estimation vector [e _p ] is added by the adder 478 to obtain a time-average channel estimation vector [e ⁽ⁿ⁾ ] using pilot symbols and data symbols.
[0043]
Then, the matrix multiplying unit calculates the inverse matrix [R ⁽ⁿ⁾ ] ⁻¹ calculated by the inverse matrix computing unit 435 and the time average channel estimation vector [e ⁽ⁿ⁾ ] using the pilot symbols and data symbols. By multiplying by 436, an optimum weight coefficient vector [w ⁽ⁿ⁾ ] with high accuracy is obtained. This optimal weight coefficient vector [w ⁽ⁿ⁾ ] is expressed as the following equation (13). [W ⁽ⁿ⁾ ] indicates an optimal weight coefficient vector obtained by performing n iterations.
[Formula 13]

[0044]
The above-described constant synthesis coefficients μ ₁ ⁽ⁿ⁾ and μ ₂ ⁽ⁿ⁾ are set to a larger value according to the accuracy of the data determination for the received data symbol, thereby increasing the accuracy. be able to. In addition, since the accuracy of the data symbol improves as the calculation process of the optimum weighting coefficient is repeated, the accuracy can be improved by increasing the coefficients μ ₁ ⁽ⁿ⁾ and μ ₂ ⁽ⁿ⁾ as the number of repetitions increases. Can be planned.
[0045]
Next, FIG. 3 shows a second configuration example of the interference suppression diversity CDMA receiver of the present invention. In the configuration example shown in FIG. 3, the same constituent elements in the first configuration example shown in FIG. In this second configuration example, the demodulated data obtained by performing error correction by the error correction unit 7 on the data symbol output from the inter-finger combining unit 6 and the data symbol obtained by respreading by the respreading unit 9 are fed back. It is comprised as follows.
[0046]
In the second configuration example, the error correction process is performed on the received data symbol and feedback is performed, so that the feedback delay time is increased. However, the data error rate is improved from the data determination result in the first configuration example. Therefore, the accuracy of the optimum weight coefficient can be further improved.
[0047]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the demodulated data of the data symbol is repeatedly determined and fed back, the data modulation component is removed from the received data symbol vector, and then the time average is performed, whereby the channel estimation vector based on the data symbol is obtained. To improve the accuracy of the channel estimation vector, improve the accuracy of the optimum weighting factor for interference suppression, improve the effect of interference suppression diversity, and improve the reception quality. Can be improved.
[0048]
In addition, the interference noise correlation matrix between antennas using data symbols is calculated and combined with the interference noise correlation matrix between antennas using pilot symbols, thereby improving the accuracy of the interference noise correlation matrix and reducing interference suppression. It is possible to improve the accuracy of the optimum weighting factor, enhance the effect of interference suppression diversity, and improve the reception quality.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of an interference suppression diversity CDMA receiver according to the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of a weighting factor determination unit according to the present invention.
FIG. 3 is a diagram illustrating a second configuration example of the interference suppression diversity CDMA receiver according to the present invention;
FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of an interference suppression diversity scheme CDMA base station receiver;
FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of a weighting factor determination unit.
[Explanation of symbols]
1 _1, 1 ₂ antenna 2 _1, ₂ 2 QPSK demodulator 3 _1, 3 ₂ A / D converter 4 finger circuits 41 _1, 41 ₂ data symbol despreading unit 42 _1, 42 ₂ pilot symbol despreading unit 44 _1, 44 ₂ Weight coefficient multiplication unit 45 Inter-antenna synthesis unit 46 ₁ , 46 ₂ multiplication unit 47 Weight coefficient determination unit 5 Searcher 6 Inter-finger synthesis unit 7 Error correction unit 8 Data determination unit

Claims

Estimate the optimal weighting factor that suppresses interference between antennas from the propagation path estimation vector of each antenna calculated using known pilot symbols and the interference noise correlation matrix between antennas, having multiple reception diversity antennas, In a CDMA receiver that synthesizes between antennas by weighting the despread data symbols for each antenna with the optimum weighting factor,
Means for generating a propagation path estimation vector using the pilot symbol and calculating an interference noise correlation matrix between antennas based on the propagation path estimation vector;
Means for performing data determination of the demodulated data symbol, generating a propagation path estimation vector based on the data determination result and the received data symbol, and calculating an interference noise correlation matrix between antennas based on the propagation path estimation vector When,
Means for combining an interference noise correlation matrix between antennas calculated using the pilot symbols and an interference noise correlation matrix calculated using the demodulated data symbols;
An interference suppression CDMA receiver comprising: means for calculating the optimum weighting factor using the combined interference noise correlation matrix .

The interference according to claim 1 , further comprising means for using the demodulated data after performing error correction on the received data symbol as the data determination result, re-spreading the demodulated data, and feeding back the demodulated data. Suppressed CDMA receiver.

A configuration in which data determination of weighted data symbols is performed by using the optimal weighting factor calculated using the data symbol, and the process of calculating the optimal weighting factor again is performed based on the data determination result interference suppression CDMA receiver according to claim 1 or 2, characterized in that it has a.

In the process of repeating the calculation of the optimum weighting factor, each time it repeats, the channel estimation vector using the data symbol or the composite coefficient of the interference noise correlation matrix is changed, and the channel estimation vector or interference noise using the pilot symbol is changed. 4. The interference suppressing CDMA receiver according to claim 3 , further comprising means for changing a synthesis ratio with the correlation matrix.