OFDM-IDMA ダイバーシチ方式の...

修士論文

OFDM-IDMAダイバーシチ方式の通信性能評価

北見工業大学大学院工学研究科電気電子工学専攻

集積システム研究室

在籍番号 1452300080田島　茜

2016年 2月 9日

目次

第 1章はじめに 1

1.1 背景と目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.2 本論文の構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

第 2章 OFDM-IDMA方式 3

2.1 OFDM-IDMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

2.2 誤り訂正 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.2.1 ビタビ復号 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.2.2 MAP復号 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

第 3章ダイバーシチ 11

3.1 最大比合成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

3.2 繰り返し復号 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

第 4章シミュレーション評価 16

4.1 シミュレーション条件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

4.2 シミュレーション結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

第 5章まとめ 26

参考文献 28

著者の研究発表業績 29

i

第 1章

はじめに

1.1 背景と目的

移動体通信において限られた周波数を複数のユーザ間で効率的に利用するため様々な多

元接続手法が研究されている．TDMA（Time Division Multiple Access），FDMA（Frequency

Division Multiple Access），CDMA（Code Division Multiple Access）の他に，時間・周波数

領域をより効率的に利用する OFDMA（Orthogonal Frequency Division Multiple Access）な

どがある．近年，M2M (Machine to Machine) 通信の需要拡大に伴い，小パケットで多数の

ユーザが同時通信可能な無線通信システムの実現が求められており，ユーザに個別のインター

リーバを割り当てて多重伝送するインターリーブ分割多元接続 (Interleave Division Multiple

Access,IDMA)が検討されている [1]．

M2Mはコンピュータネットワークに繋がれた機械（モノ）同士が人間を介さずに相互に情

報交換する通信のことである．PCやサーバといった情報機器だけでなく，家電や自動車，セ

ンサなど，ありとあらゆるものがネットワークにつながり自律的に通信する．自動検針（電

気，ガス，水道）や自動販売機，エレベーターなどに応用されている．数十億台を超える端末

が接続される時代では通信の主役が Human to Human(H2H)通信からM2M通信に交代すると

言われている．

IDMA はユーザ毎に異なるインターリーブパターンと低符号化率の誤り訂正符号を用いる

ことで，比較的少ない演算量で優れた性能を持つマルチユーザ検出を実現することができる．

また，マルチパスフェージング環境では伝搬路の影響を周波数領域で容易にチャネル等化で

きる OFDMを組み合わせた OFDM-IDMA[2]が効果的であり，セルラシステムでの適用が検

証されている [3]．また，MIMO(Mutiple-Input Multiple-Output)-OFDM-IDMA方式のシミュ

レーション評価が行われている [4],[5]．

1

本論文では，OFDM-IDMA方式においてアンテナダイバーシチや繰り返し復号に Viterbi復

号とMAP復号を適用したときの受信機構成について検討し，計算機シミュレーションにより

通信性能を評価する．OFDM-IDMAの実証実験が最近の研究 [6]-[8]で行われているが，アン

テナダイバーシチを適用することで通信特性が大幅に改善されることが報告されている [8]．

ただし，文献 [8] では，IDMA 干渉除去器出力後の各ブランチの尤度値を合成するのみであ

り，誤り訂正符号や干渉キャンセラの繰り返し処理内でブランチ合成することは検討されてい

なかった．本論文では，受信機側の IDMAの干渉除去処理においてブランチ合成を行い，誤

り訂正後の情報を用いた尤度値の符号補正を行うことで，IDMA 復号性能の強化を行ってい

る．シミュレーションでは，OFDM-IDMA実証実験 [6]-[8]から測定された実伝搬データから

見通し内と見通し外のチャネルモデルを作成し，ユーザ数 8での OFDM-IDMA通信特性評価

を行った．干渉キャンセラ内における繰り返し処理内で誤り訂正処理を行う繰り返し復号を導

入することにより OFDM-IDMA通信特性を改善する結果が得られた．

1.2 本論文の構成

本論文の構成は下記の通りである．第 2章は OFDM-IDMA方式や誤り訂正符号について説

明し，第 3 章ではダイバーシチ方式と文献で行われた OFDM-IDMA 受信機にアンテナダイ

バーシチを適用した構成について説明する．誤り訂正符号を導入した送受信機構成，干渉除去

処理内にブランチ合成，誤り訂正復号，尤度値符号補正を挿入した受信機構成を述べる．第 4

章で各受信機構成に対するシミュレーション評価結果を示す．第 5章に結論を述べる．

2

第 2章

OFDM-IDMA方式

2.1 OFDM-IDMA

IDMAは，ユーザに個別のインターリーバを割り当てることによりユーザを識別する多元接

続方式である．符号分割多元接続方式 (CDMA)と密接な関係にあり，CDMAの拡散符号をイ

ンターリーバに置き換えた方式とみなすことが出来る．低符号化率で誤り訂正能力の高い誤り

訂正符号により符号化されたビット系列に対し，ユーザ毎に異なるインターリーブパターンを

用いて，系列の順序を入れ替えることにより，多数ユーザ通信におけるマルチユーザ検出性能

が優れている．

図 2.1.1 に第 k ユーザ OFDM-IDMA 送信機構成を示す．端末側となる各ユーザの送信機

は，情報ビット系列 bk=[bk(0),bk(1),...,bk(nb),...,bk(Nb − 1)]∈ {0, 1}（ただし，Nb は情報ビット

系列長）から符号化率 R f の畳込み符号と，符号化率 Rr=1/Nr の繰返し符号により符号化さ

れ，符号化ビット系列 ck=[ck(0),ck(1),...,ck(n),...,ck(Nc − 1)]∈ {0, 1}Nc (0 ≤ n ≤ Nc − 1)を生成す

る．Nc(=NbNr)は繰り返し符号化後のビット数，k はユーザ数 K に対する IDMAユーザ番号

(0 ≤ k ≤ K − 1)である．次に，符号化された情報ビット系列 Ck を各ユーザに固有のインター

リーブパターン πk を用いて系列の順序を入れ替え，送信符号化系列 ck を生成する．変調器

によって QPSK変調シンボル xk を生成し，時間と周波数リソースにマッピングする．逆離散

フーリエ変換による周波数・時間領域変換と CP(Cyclic Prefix)を付加する OFDM変調処理に

より，IDMA送信信号 xk を生成する．

図 2.1.2に IDMA受信機構成を示す．基地局側となる受信機はマルチユーザ干渉キャンセラ

(Multiuser Interference Canceller, MIC) とユーザ数 K 個の並列型繰り返し復号器で構成され

る．受信機で CP除去と離散フーリエ変換による時間・周波数領域変換を行うことで周波数領

域の受信信号 y を得る．干渉キャンセラから出力された外部値 λmud(ck) を事前値として用い

3

(a) Transmitter

��

��

��

��

K Users

��

��

��

図 2.1.1 OFDM-IDMA送信機構成

て，マルチユーザ干渉除去を行う．復号器では干渉キャンセラから出力された外部値 λmud(ck)

を事前値として復号処理を行う．復号器から出力されたより信頼度の高い外部値 λmud(ck) を

次回の繰り返し処理におけるマルチユーザ干渉キャンセラの事前値として入力する．干渉キャ

ンセラと復号器の外部値の受け渡しにはインターリーブ πk とデインターリーブ π−1k が必要で

ある．

図 2.1.2の受信機において周波数領域受信信号 yを所望信号と干渉成分に分けて表現すると以下の式となる．

y(n) = hk(n)xk(n) + Ik(n)． (2.1.1)

ただし，hk(n)は第 nシンボルにおける他ユーザからの干渉成分と雑音成分の和である．

Ik(n) =K−1∑

l=0,l,k

hl(n)xl(n) + z(n) (2.1.2)

干渉キャンセラと復号器の繰り返し処理による干渉キャンセラは以下の手順で与えられる．

(A)干渉キャンセラへの入力となる外部値 λdec(ck)を復号器出力の外部値をインターリーブ処

理することで得る．

λdec(ck) = πk(λdec(ck)) (2.1.3)

ただし，繰り返し処理における初回は λdec(ck) = 0とする．(B)干渉成分に対する期待値 Ek 及び分散値 Vk とその全ユーザに対する期待値合計 E と分散

4

(c) Receiver

��

��

��

��

K Users

(b) Uplink Channel

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

図 2.1.2 OFDM-IDMA受信機構成

値合計 V を計算する．

Ek(m) = hk(m){tanh(λdec(ck(2m))/2)+ j tanh(λdec(ck(2m + 1))/2)} (2.1.4)

Vk(m) = (1 − Re[Ek(m)]2) + j(1 − Im[Ek(m)]2) (2.1.5)

E(m) =K−1∑k=0

Ek(m) (2.1.6)

V(m) =K−1∑k=0

Vk(m) (2.1.7)

ただし，nを偶数番号 2mと奇数番号 2m + 1に分けて表現し，0 ≤ m ≤ N/2 − 1である．

5

(C)干渉キャンセラの外部値出力 λmud(ck)を LLR(Log Likelihood Ratio)により計算する.

E′k(m) = xk(m) − E(m) + Ek(m) (2.1.8)

V ′k(m) = V(m) − Vk(m) + (1 + j)σ2 (2.1.9)

λmud(ck(2m))

=2|hk(m)|2 · Re[E′k(m)h∗k(m)]

Re[h∗k(m)]2Re[V ′k(m)] + Im[h∗k(m)]2Im[V ′k(m)](2.1.10)

λmud(ck(2m + 1))

=2|hk(m)|2 · Im[E′k(m)h∗k(m)]

Re[(h∗k(m)]2Im[V ′k(m)] + Im[(h∗k(m)]2Re[V ′k(m)](2.1.11)

ただし，σ2 は伝搬路の雑音電力である．

(D)デインターリーブ処理によりに復号器入力の外部値 λmud(ck)を得る．

λmud(ck) = π−1k (λmud(ck)) (2.1.12)

(E)外部値 λdec(ck)を計算する．

Tk(nb) =Nr−1∑nr=0

λmud(ck(nr + Nrnb)) (2.1.13)

λdec(ck) = Γk(Tk) − λmud(ck) (2.1.14)

ただし，0 ≤ nb ≤ Nb − 1である．

Γk は Tk(0), ..., Tk(nb), ..., Tk(Nb − 1)に対して各々 Nr 個並べる繰り返し符号処理を表す．(A)～

(E)を繰り返し回数分だけ処理を行う．

(F)硬判定による復号ビット出力

bk(nb) = fDemod(Tk(nb)) (2.1.15)

ただし，0 ≤ nb ≤ Nb − 1， fDemod は硬判定処理を表す．

6

2.2 誤り訂正

文献 [4]や [5]の MIMO-OFDM-IDMAシステムでも繰り返し復号処理が行われているが，

誤り訂正処理として MAP(Maximum a posteriori probability) 復号が用いられている．繰り返

し復号にビタビ復号とMAP復号を適用した場合の通信特性比較について検討する．ここでビ

タビ復号とMAP復号について説明する．

2.2.1 ビタビ復号

畳みこみ符号の代表的な復号法の一つに，トレリス線図上で最尤復号を効率的に実現するビ

タビ復号法がある．ビタビ復号法では，パスの周期的な再結合を考慮してパスを取捨選択する

ため，最尤復号を効率的に実現することが可能である．図 2.2.1に硬判定復号時のビタビ復号

法の復号例を示す．各枝の符号語と対応する受信符号語から，各枝の確からしさを計算する．

硬判定復号時にはハミング距離を用いたり，軟判定復号時には尤度や対数尤度を用いる．

ここで，入力情報系列は（0, 1, 0, 1, 1, 0, 0) で，最後の（0, 0）はシフトレジスタの状態を

特定し，復号特性を改善するための入力で，終端ビット系列と呼ばれる．符号化系列は（00,

11, 01, 00, 10, 10, 11）で，受信系列は (00, 10, 11, 00, 10, 11, 11)であるとする．図のトレリス

線図では，時刻 3の各状態で 2つのパスが合流している．例えば，S 00 では符号系列（00, 00,

00）と (11, 01, 11)の 2つのパスが合流している．各パスのメトリック，すなわち受信系列と

のハミング距離は，前者は 3，後者は 4である．そこで，ハミング距離の小さいパスを生き残

りパスとして選択し，選択したパスのメトリック 3とパスの履歴（00，00，00）を記録する．

同様に時刻 3の S 10 では，符号系列（00,11,01）と (11，10，10)の 2つのパスが合流しハミン

グ距離の小さい前者のパス（ハミング距離 2）を選択し，選択したパスメトリック 2とパスの

履歴（00，11，01）を記録する．図 2.2.1では，各状態 S i j の丸の中に生き残りパスのハミン

グ距離を記入している．同様の処理を各時刻，各状態で行う．トレリスは時刻７で終端してい

るので，時刻 7で状態 S 00 で選択されたパスが受信系列に最も近いパスとして選択され，選択

パスに対応する情報系列 (0, 1, 0, 1, 1, 0, 0)が復号結果として出力される．

畳み込み符号の特性は，最小自由距離 d f ree に大きく依存する．畳み込み符号の最小自由距

離は，拘束長を長くすると大きくなる．そのため，特性は改善されるが，必要なシフトレジス

タ数や処理が増え複雑になる [9]．

7

��

��

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��

�

��

図 2.2.1 ビタビ復号アルゴリズム

2.2.2 MAP復号

最大事後確率復号 (MAP:Maximum a posteriori probability)は事後確率を最大にすることで

誤り率を最小にする復号方法である．ここで，シンボルMAP復号法の定義を示す．送信アル

ファベットが 2値 X={0, 1}の場合とする．受信アルファベットを Yで表す．また，条件付き確率 PY |X(y|x)により定義される通信路を仮定する．ここで，送信語は符号長 nの 2元線形符

号 C の符号語であるものとする．受信機が y ∈ Yn を受信したという前提で，ベイズ則に基づ

く事後確率の計算を行うと次の式を得る．

8

PX|Y (x|y) =PX(x)PY |X(y|x)

PY(y)(2.2.1)

送信符号語を表す確率変数を X = (X1, X2, ..., Xn)とするとき，事後確率は，次式のようになる．

PX|Y (x|y) = PX!X2...Xn |Y (x1, x2, ..., Xn) (2.2.2)

ここで，変数集合 V を V ≜ {x1, x2, ..., xn}と定義する．ある送信シンボル Xi(i ∈ [1, n])に注目

すると，その事後確率は，

PXi |Y (xi|y) =∑V\xi

PX1X2...Xn |Y (x1, x2, ..., xn|y) (2.2.3)

となる．たとえば，V = {x1, x2, x3},D(Xi) = {0, 1}(i ∈ [1, 3])という場合について考える．∑V\x2

PX1X2X3 |Y (x1, x2, x3|y) =∑

x1∈{0,1}

∑x3∈{0,1}

PX1X2X3 |Y (x1, x2, x3|y) (2.2.4)

この PXi |Y (xi|y)は，事後確率を周辺化して得られるため，周辺事後確率と呼ばれる場合もある．

ここで，xi = 0のときの事後確率は次のようになる．

PXi |Y (0|y) =1

PY (y)

∑V\xi

PXi...Xn (x1, ..., xi−1, 0, xi+1, ..., xn) × PY |X1...Xn (y|x1, ..., xi−1, 0, xi+1, ..., xn)

(2.2.5)

事後確率における仮定 PX(x) = 0(x ∈ C)であることを利用すると，上式は次のように簡単化さ

れる．

PXi |Y (0|y) =1

PY (y)

∑x∈C,xi=0

PX(x)PY |X(y|x) (2.2.6)

同様に xi = 1の場合を考えると次の式を得る．

PXi |Y (1|y) =1

PY (y)

∑x∈C,xi=1

PX(x)PY |X(y|x) (2.2.7)

シンボルMAP復号法では，第 i送信シンボルの推定値 xi は上記で得られたシンボル単位の事

後確率に基づいて決定される．

すべてのシンボル xi(i ∈ [1, n])に対して対数事後確率比は

Li = lnPXi |Y (0|y)Pxi |Y (1|y)

= ln∑

x∈C,xi=0 PX(x)PY |X(y|x)∑x∈C,xi=1 PX(x)PY |X(y|x)

(2.2.8)

となる．推定シンボル xi(i ∈ [i, n])を次のように定める．

9

xi =

0, Li > 01, Li < 0未定, Li = 0

(2.2.9)

対数事後確率比 Li が正であることは，PXi |Y (0|y) > PXi |Y (1|y)であることを意味しており，そ

の事後確率の大小に従って推定ビット xi = 0と推定することになる．すなわち，対数事後確率

比の符号が推定結果を表し，絶対値が推定の信頼度と考えることができる [10]．

10

第 3章

ダイバーシチ

3.1 最大比合成

移動通信では送信された電波はフェージングの影響を受けるため受信電力が低下する．受信

電力が小さいと伝送信号の品質劣化が生じてしまうため，高品質伝送を維持することが困難と

なる．また，フェージングは送信された信号に対し，ランダムな信号で変調してしまうため

に，送信時に変調された信号とフェージング変動との区別が困難になり送信信号の劣化が著し

い．これらのフェージングの影響を軽減させる対策としてダイバーシチ技術がある．ダイバー

シチ方式には，空間的に十分離れた複数の受信アンテナを用いる空間ダイバーシチや同一の信

号を複数の異なる周波数を用いて送信する周波数ダイバーシチや同一の信号を時間をずらして

複数回送信する時間ダイバーシチなどがある．

本論文で扱う OFDM-IDMA通信は上りリンクを想定しているので基地局側に複数のアンテ

ナが設置していることを前提とする．そのため，ダイバーシチ方式ではアンテナ（空間）ダイ

バーシチを用いた受信機構成を検討する．

ブランチの合成法には選択合成法と最大比合成法がある．選択合成法は，各アンテナで受信

した信号を比較し最大の包絡線レベルのブランチのみを選択する方法である．最大比合成法

は，各アンテナで受信した信号を同相化し，加算する方法である．本論文では，ダイバーシチ

の効果が大きい最大比合成法を用いる．

OFDM-IDMA においてもフェージングにより各ユーザやサブキャリアにおける信号 SNR

がばらつくことでマルチユーザ検出性能が低下することが報告されている [8]．送信機に誤り

訂正符号化器 (ENC)，受信機に復号器 (DEC)を挿入しダイバーシチブランチ合成に最大比合

成を適用したときの送受信機構成を図 3.1.1に示す．アンテナブランチ数を Rで表している．

各ブランチの干渉キャンセラ出力に対して加算処理 (図 3.1.1では SUM)を行うことで最大比

11

(a) Transmitter

��

��

��

��

��

��

��

��

Inputs

Outputs

FFT ESE 11,0−π

1,0π

FFT ESE 12,0

−π

2,0π

FFT ESE 1,0

−Rπ

R,0π

K Users

11,0−Γ

1,0Γ

12,0

−Γ

2,0Γ

1,0

−Γ R

R,0Γ

SUM

Interference Canceller

��

(b) Receiver

��

��2

��4

図 3.1.1 誤り訂正符号および復号処理を挿入した送受信機構成

合成を実現できる．これは LLR計算において，推定した伝搬チャネルの複素共役を乗算して

いるためであり，各ブランチの位相を揃える処理はこの部分で行われている．

12

3.2 繰り返し復号

図 3.2.2 に繰り返し復号法を示す．従来手法では，干渉キャンセラ後の出力に対してダイ

バーシチ合成を行い，その後誤り訂正を 1回行っている．繰り返し復号では，干渉キャンセラ

内でダイバーシチ合成と誤り訂正処理を決められた回数繰り返し行う．本論文では，繰り返し

復号にビタビ復号器とMAP復号器を導入した場合を検討する．

干渉キャンセラ内における繰り返し処理内で誤り訂正処理を行う繰り返し復号を行うことで

マルチユーザ検出性能が向上することが期待される．本論文では，図 3.2.1に示す繰り返し復

号を導入した受信機構成を検討する．ビタビ復号器 (DEC)の出力はビット系列であるので干

渉キャンセラの外部値入力として使用できないが，ビタビ復号器出力を再符号化したときの 2

値データは尤度値に対する符号に該当するので尤度値の符号を補正することは可能である．ビ

タビ復号器 (DEC)，畳み込み再符号化 (RENC)，繰り返し再符号化 (Γk)，尤度値補正 (COMP)

の処理を干渉キャンセラ内部に挿入し，繰り返し符号の復号器 (Γ−1k )の尤度値に対する符号補

正を行う．ただし，繰り返し処理の初期段階ではビット誤りを多く含んでいるためビタビ復号

器の出力の信頼性は低く，初期段階で符号補正を行うと逆に通信特性が悪くなると予想され

る．そのため，計算機シミュレーションにおいて適切な符号補正回数を検討する．

13

Inputs

Outputs

FFT ESE 11,0−π

1,0π

K Users

R Antennas

FFT ESE 1,0

−Rπ

R,0π

DEC1

1,0−Γ

1,0Γ

1,0ΓCOMP

RENC

DEC1

,0−Γ R

R,0Γ

R,0ΓCOMP

RENC

SUM

図 3.2.1 繰り返し復号を導入した受信機構成

14

��

��

��

��

��

��

��

��

(a) ��

(b) ��

図 3.2.2 繰り返し復号法

15

第 4章

シミュレーション評価

4.1 シミュレーション条件

表 4.1にシミュレーション諸元を示す．チャネルモデルにおいては，1パスモデルは各ユー

ザの送信信号に位相ランダムな複素係数を乗算したものである．実環境のマルチパスフェージ

ングを表す見通し内 (LOS)環境，見通し外 (NLOS)環境は，OFDM-IDMA実証実験から得ら

れた実測チャネルモデルを利用している．LOS 環境，NLOS 環境の測定条件を図 4.1.1 に示

す．送信機側で指向性アンテナ，受信機側で無指向性アンテナを使用し，LOS環境では，送受

信機のアンテナが対向するように設置する．NLOS環境では，送信機を 90度回転させて電波

の放出方向を建物に向けることで直接波が受信機に到来しないようにしている．

4.2 シミュレーション結果

図 4.2.1にダイバーシチのみの場合の受信アンテナ数 1，2，4に対するビット誤り率特性を

示す．受信アンテナ数を Rで表す．横軸を Eb/N0，縦軸を BER(Bit Error Rate)で示す．赤色

の線は LOS環境，青色の線は NLOS環境，緑色の線は 1パスモデルでの特性である．受信ア

ンテナ数を増やすことにより伝送特性は大きく改善されており，ビット誤り率 BER=10−4 に

対して Eb/N0 で最大 4.6 dB (LOS)，5.1 dB (NLOS)，2.3 dB (One-path)低減されている．特に

NLOS環境での Eb/N0 改善度が大きい結果となった．

図 4.2.2 に誤り訂正処理を適用した場合の受信アンテナ数 1，2，4 に対するビット誤り率

特性を示す．ビット誤り率 BER=10−4 に対して Eb/N0 で最大 2.5 dB (LOS)，4.2 dB (NLOS)，

3.3 dB (One-path)低減されている．ダイバーシチのみの場合と同様に NLOS環境で Eb/N0 改

善度が最も大きい結果となった．

16

表 4.1 シミュレーション条件

変調方式 QPSK-OFDM-IDMA

OFDMサブキャリア数 256

OFDM-IDMAパケットサイズ 512 bits

パケット数 1000

繰り返し符号長 8

ユーザ数 8

干渉キャンセラ繰り返し回数 10

受信アンテナ数 1, 2, 3, 4

チャネルモデル 1パス, LOS, NLOS

誤り訂正符号畳み込み符号

符号化率 1/2

復号ビタビ復号, MAP復号

図 4.2.3 に繰り返し復号に導入した時の尤度値の符号補正回数に対する BER 特性を示す．

ここでは，受信アンテナ数 4での結果を示す．赤色の線は LOS環境，青色の線は NLOS環境

での特性である．LOS環境，NLOS環境，Eb/N0 条件に関係なく，尤度値の符号補正回数が 1

のときにビット誤り率が最小となることから，尤度値の符号補正回数が 1のときが最適である

ことがわかる．今回のシミュレーションでは干渉キャンセラの繰り返し回数は 10回であるの

で，繰り返し処理 9回目にビタビ復号器からの再符号化した情報による尤度値の符号補正を行

い，その補正後の尤度値を繰り返し処理 10回目の外部値として使用することを意味する．そ

のため，繰り返し処理 1～8回目はビタビ復号からの出力情報を利用しないことから，実際の

復号器の計算量は少なくて済むとも言える．

図 4.2.4に繰り返し復号に導入した場合の受信アンテナ数 1，2，4に対するビット誤り率特

性を示す．なお，尤度値の符号補正回数は 1としている．ビット誤り率 BER=10−4 に対して

Eb/N0 で最大 5.9 dB (LOS)，4.4 dB (NLOS)，6.7dB (One-path)低減されている．1パスモデ

ルでの Eb/N0 改善度が最も大きい結果となった．

アンテナ数 4 および BER=10−4 に対する所要 Eb/N0 をまとめたものを表 4.2 に示す．誤

り訂正処理の適用によりダイバーシチのみと比較して，所要 Eb/N0 を 1.7 dB (LOS)，2.3 dB

(NLOS)，2.8 dB (One-path)低減している．さらに，繰り返し復号処理は干渉キャンセラ後の

誤り訂正処理を比較して，所要 Eb/N0 を 5.0 dB (LOS)，5.2 dB (NLOS)，5.0 dB (One-path)低

17

Building

20 m

Antenna Direction

Line-of-Sight (LOS)

Non Line-of-Sight (NLOS)

Building

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図 4.1.1 見通し内および見通し外環境の測定条件

表 4.2 BER=10−4 に対する所要 Eb/N0

通信環境ダイバーシチのみ誤り訂正繰り返し復号

LOS 12.9 dB 11.2 dB 6.2 dB

NLOS 14.7 dB 12.4 dB 7.2 dB

One-Path 11.0 dB 8.2 dB 3.2 dB

減することがわかった．

図 4.2.5に干渉キャンセラ内における繰り返し処理内で誤り訂正処理を行う繰り返し復号に

ビタビ復号と MAP復号（軟判定復号）を適用した場合の受信アンテナ数 1，2，3，4に対す

るビット誤り率特性を示す．赤線がビタビ復号，青線がMAP復号を適用した場合を示してい

る．アンテナ数 4でビット誤り率 BER=10−4 に対して Eb/N0 で約 6～7dB低減されている．

図 4.2.6 に MAP 復号の軟判定と硬判定を適用した場合の受信アンテナ 1，2，3，4 に対す

るビット誤り率特性を示す．赤線は軟判定復号，青線が硬判定復号を適用した場合を示してい

る．アンテナ数 4でビット誤り率 BER=10−4 に対して Eb/N0 で約 6dB低減されている．軟判

定と硬判定では約 1dBの特性差があり硬判定が軟判定の場合より特性がよい結果となった．

図 4.2.7にビタビ復号とMAP復号の受信アンテナ 1，4に対するビット誤り率特性を示す．

18

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�� 図 4.2.1 ダイバーシチのみの場合のビット誤り率特性

黒線は干渉キャンセラの外側でビタビ復号とMAP復号を適用した場合のビット誤り特性を示

している．赤線と青線は干渉キャンセラ内における繰り返し処理内で誤り訂正処理を行う繰り

返し復号にビタビ復号とMAP復号をそれぞれ適用した場合を示している．繰り返し復号によ

りアンテナ数 4でビット誤り率 BER=10−4 に対して Eb/N0 で約 2～5dB低減されている．

19

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�� 図 4.2.2 誤り訂正符号処理を導入したの場合のビット誤り率特性

20

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図 4.2.3 尤度値符号補正回数に対するビット誤り率特性

21

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�� 図 4.2.4 繰り返し復号を導入したの場合のビット誤り率特性

22

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図 4.2.5 ビタビ復号とMAP復号（軟判定）のビット誤り率特性

23

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図 4.2.6 MAP復号のビット誤り率特性

24

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��図 4.2.7 ビタビ復号とMAP復号のビット誤り率特性

25

第 5章

まとめ

M2M通信需要の拡大に伴い，小パケットで多数のユーザが同時通信可能な無線通信システ

ムの実現が求められており，ユーザに個別のインターリーバを割り当てて多重伝送する IDMA

が検討されている．本論文では，OFDM-IDMA方式においてアンテナダイバーシチや繰り返

し復号にビタビ復号と MAP 復号を適用したときの受信機の構成について検討し，計算機シ

ミュレーションにより伝送性能を評価した．誤り訂正処理を適用したときダイバーシチのみの

場合と比較して BER=10−4 を達成する Eb/N0 を最大で 2.8dB低減する結果が得られた．さら

に繰り返し復号処理の導入により，誤り訂正処理の場合と比較して，BER=10−4 を達成する

Eb/N0 を最大で 5.2dB低減する結果が得られた．

また，干渉キャンセラ内における繰り返し処理内で誤り訂正処理を行う繰り返し復号にビタ

ビ復号とMAP復号を適用した場合の通信特性性能を評価した．繰り返し復号は従来手法と比

較して Eb/N0 約 2dB(アンテナ数 1)，Eb/N0 約 3dB(アンテナ数 4)低減する効果があった．ビ

タビ復号とMAP復号では約 1dBの特性差でそれほど変わらなかった．MAP復号では軟判定

よりも硬判定の場合が通信性能が優れる結果が得られた．

今後の課題は，MIMO-OFDM-IDMAに繰り返し復号を適用した時の通信特性評価を行うこ

とがあげられる．

26

謝辞

本研究を進めるにあたり，日頃より親身になってご指導を賜りました吉澤真吾准教授，谷本

洋教授，に深く感謝いたします．また，議論や助言を頂いた集積システム研究室の院生，同研

究室の学部生の皆様に御礼を申し上げます．

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参考文献

[1] Li Ping, Lihai Liu, W. K. Leung, “A Simple Approach to Near-Optimal Multiuser Detec-

tion: Interleave-Division Multiple-Access,” IEEE Wireless Communications and Networking,

Vol.1, pp.391-396, Mar. 2003.

[2] Li Ping, Qinghua Guo, Jun Tong, “The OFDM-IDMA approach to wireless communication

systems,” IEEE Wireless Communications, Vol. 14, Issue. 3, pp. 18-24, June 2007.

[3] 松本知子, 畑川養幸, 小西聡, “セルラシステム上りリンクにおけるインターリーブ分割

多元接続方式の特性,” 　電子情報通信学会技術研究報告, RCS 研究会, RCS2010-143, pp.

5-10, Nov. 2010.

[4] 式田　潤, 須山　聡, 鈴木　博, 府川　和彦, “MIMO-OFDM IDMA における繰り返しマル

チユーザ検出,”電子情報通信学会技術研究報告, RCS研究会, RCS2009-42, pp. 79-84, Jun.

2009.

[5] 式田　潤, 須山　聡, 鈴木　博, 府川　和彦, “簡略化マルチユーザ検出器を用いた MIMO-

OFDM IDMA 繰り返し受信機,” 電子情報通信学会技術研究報告, RCS 研究会, RCS2009-

166, pp. 195-200, Nov. 2009.

[6] 畑川養幸,小西聡,吉澤真吾,引山裕貴,岩泉洋紀,筒井弘,宮永喜一, “IDMA屋外伝送実験

の概要,”電子情報通信学会総合大会, B-5-44, pp. 439, Mar. 2014.

[7] 引山裕貴,岩泉洋紀,吉澤真吾,畑川養幸,小西聡,筒井弘,宮永喜一, “屋外伝送実験におけ

る IDMA方式の特性評価,”電子情報通信学会総合大会, B-5-45, pp. 440, Mar. 2014.

[8] 吉澤真吾,畑川養幸,小西聡,引山裕貴,岩泉洋紀,筒井弘,宮永喜一, “IDMA屋外伝送実験

における受信ダイバーシチ効果,”電子情報通信学会総合大会, B-5-46, pp. 441, Mar. 2014.

[9] 大槻知明,”誤り訂正符号”,IEICE TRANS. COMMUN., VOL.E89-B, NO.1 Jan. 2006.

[10] 和田山正,誤り訂正技術の基礎,森北出版株式会社, Oct. 2011.

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著者の研究発表業績

1. 田島茜，吉澤真吾，谷本洋，“OFDM-IDMA方式におけるアンテナダイバーシチの性能

評価，”電気・情報関係学会北海道支部連合大会　講演論文集，pp80，Oct. 2014.

2. 田島茜，吉澤真吾，谷本洋，“OFDM-IDMA方式におけるアンテナダイバーシチと繰り

返し復号の性能評価，”電子情報通信学会 SIS 研究会，SIS2015-105，pp.79-84， Mar.

2015.

3. Akane Tajima, Shingo Yoshizawa, Hiroshi Tanimoto, “Performance Evaluation of An-

tenna Diversity with Iterative Decoding in OFDM-IDMA Systems，”IEEE International

Conference on Digital Signal Processing (DSP), pp.1067-1070, July. 2015.

4. 田島茜，吉澤真吾，谷本洋，“MAP復号を用いた OFDM-IDMA方式の通信性能評価，”

電気・情報関係学会北海道支部連合大会　講演論文集， pp85, Nov. 2015.

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