同時(shí)同頻全雙工通信射頻域自干擾盲辨識(shí)算法

方明沅，帖 翊

(西安電子科技大學(xué)，陜西 西安 710071)

1 引言

傳統(tǒng)的時(shí)分雙工與頻分雙工是無線通信系統(tǒng)內(nèi)的關(guān)鍵技術(shù)，已經(jīng)在通信領(lǐng)域得到廣泛運(yùn)用。但是，這兩種技術(shù)中依舊存在諸多問題，使其操作性能存在局限性[1]。此外，頻分雙工通信系統(tǒng)內(nèi)，在節(jié)點(diǎn)試圖互相傳輸及接收信號(hào)的過程中，需要在某個(gè)頻段射出信號(hào)，在另一頻段進(jìn)行信號(hào)接收，導(dǎo)致采用雙工通信需要耗費(fèi)兩倍的單向通信鏈路帶寬。在頻譜資源日益稀缺的情況下，會(huì)使帶寬資源占用率過高，制約通信節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)、降低通信效率。因此，可以在同一頻段同時(shí)傳送上下行數(shù)據(jù)的同時(shí)同頻全雙工技術(shù)得到學(xué)術(shù)界的一致關(guān)注，為提升頻譜效率提供可行借鑒。

但是，同時(shí)同頻全雙工輸送模式的收發(fā)信機(jī)內(nèi)，接收信號(hào)會(huì)遭受源自本地發(fā)送信號(hào)的大功率干擾，因?yàn)槟?shù)轉(zhuǎn)換器的動(dòng)態(tài)范圍擁有一定的局限性，在進(jìn)入ADC之前，接收信號(hào)的干信比一定要減小至要求水平。所以，在同時(shí)同頻全雙工系統(tǒng)內(nèi)，研究射頻域的自干擾行為是十分必要的。文獻(xiàn)[2]提出同時(shí)同頻擾中通系統(tǒng)非線性干擾抑制算法，在接收端建立干擾非線性模型，并進(jìn)行非線性模型參數(shù)估計(jì)，最終在接收信號(hào)中減去重建的非線性干擾信號(hào)，以抑制同時(shí)同頻擾中通系統(tǒng)中的非線性干擾。但是該算法在非線性干擾抑制時(shí)的自干擾盲辨識(shí)精度較低。文獻(xiàn)[3]提出基于信道獨(dú)立預(yù)編碼的盲干擾抵消算法，在源節(jié)點(diǎn)對(duì)信息進(jìn)行空間預(yù)編碼，從而構(gòu)建不依賴于MIMO信道矩陣的期望信號(hào)子空間和自干擾子空間，在此基礎(chǔ)上，以最大化有效信噪比為目標(biāo)設(shè)計(jì)最佳預(yù)編碼，通過推導(dǎo)可達(dá)和速率的閉合表達(dá)式，分析不同方案下信道估計(jì)誤差對(duì)可達(dá)和速率的影響。但是該算法在盲干擾抵消過程中自干擾估計(jì)時(shí)間較長(zhǎng)，延長(zhǎng)了盲辨識(shí)時(shí)間，從而降低了盲干擾抵消時(shí)間。

針對(duì)上述方法存在的問題，本文提出一種基于線性疊加的自干擾盲辨識(shí)算法。首先利用近端接收機(jī)對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行處理，構(gòu)建同時(shí)同頻全雙工系統(tǒng)模型；然后采用基于可變窗長(zhǎng)的信道估計(jì)方法，提取自干擾信號(hào)特征，根據(jù)提取結(jié)果，利用線性疊加算法，構(gòu)建自干擾信號(hào)盲辨識(shí)模型；最后通過仿真驗(yàn)證了本文方法的有效性，解決了傳統(tǒng)方法存在的問題。

2 同時(shí)同頻全雙工系統(tǒng)模型

本文建立的同時(shí)同頻全雙工系統(tǒng)包含近端和遠(yuǎn)端兩個(gè)收發(fā)信機(jī)[4]，為了方便分析，將近端收發(fā)機(jī)作為例子，設(shè)定n代表近端發(fā)射信號(hào)參變量，f代表遠(yuǎn)端發(fā)射信號(hào)參變量。

假設(shè)bn(k)∈{0，1}是近端輸送的第k個(gè)比特，bn(k)通過BPSK調(diào)制后，獲得輸出序列dn(k)，且dn(k)∈{-1，1}。dn(k)采用脈沖成形、數(shù)模變換后，其輸出信號(hào)為

(1)

式中，T表示待輸送符號(hào)周期，h(t)為根升余弦成形脈沖，β表示根升余弦滾降元素，0≤β≤1。

dn(t)變頻至發(fā)射頻率fc，近端發(fā)射機(jī)的射頻信號(hào)輸出為

(2)

式中，Pn代表近端發(fā)射信號(hào)功率，φn代表近端發(fā)射載波原始相位。

將遠(yuǎn)端發(fā)射機(jī)射頻信號(hào)輸出定義為

(3)

式中，Pf代表遠(yuǎn)端發(fā)射信號(hào)功率，φf代表遠(yuǎn)端發(fā)射載波原始相位，df(k)∈{-1，1}是遠(yuǎn)端輸送第k個(gè)BPSK調(diào)制符號(hào)。

如果近端發(fā)射信號(hào)從極端發(fā)射天線抵達(dá)近端接收天線，就要通過加性白高斯噪聲信道，它的幅度衰退因子是Kn，傳播延遲是τn。因?yàn)檫h(yuǎn)端發(fā)射信號(hào)同樣要經(jīng)過加性白高斯噪聲信道，將其幅度衰退因子描述為Kf，傳播延遲描述為τf，那么可得到近端接收信號(hào)為

r(t)=Kfxf(t-τn)+Knxf(t-τn)+n(t)

(4)

式中，Kfxf(t-τn)表示遠(yuǎn)端預(yù)期信號(hào)，Knxf(t-τn)表示近端自干擾信號(hào)，n(t)表示接收噪聲。

在空間內(nèi)，將遠(yuǎn)端、近端發(fā)射天線的間距設(shè)定為lf，近端與遠(yuǎn)端的發(fā)射天線間距是ln。通常情況下，若lf高于ln，那么遠(yuǎn)端幅度衰退因子Kf要小于近端幅度衰退因子Kn。另外，可將遠(yuǎn)端與近端輸送信號(hào)抵達(dá)近端接收天線的傳播延遲依次描述成

τf=lf/c

(5)

τn=ln/c

(6)

(7)

3 自干擾信道估計(jì)

通過上述構(gòu)建的同時(shí)同頻全雙工系統(tǒng)模型，將接收矢量數(shù)字自干擾信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，其表達(dá)式為

(8)

其中，E(·)代表信號(hào)期望，PN是附加干擾和熱噪聲總和N的功率。

由于信道估計(jì)值的準(zhǔn)確度是影響自干擾抑制的主要因素[5-6]，因此需采用導(dǎo)引實(shí)施自干擾信道估計(jì)。因?yàn)楸镜匕l(fā)射天線和接收天線之間擁有直射線路，近端自干擾信道沖擊反應(yīng)h(t，τ)可建模萊斯信道，將其描述為

(9)

其中，δ(t)代表單位沖激函數(shù)，A、θ、τ0依次為直射路線幅度、相位和對(duì)應(yīng)延遲，L是信道多徑個(gè)數(shù)，ai(t)、τi(t)依次代表第i條子徑的負(fù)增益和對(duì)應(yīng)延遲。

通過射頻干擾抑制和模數(shù)變換后，直射路線的多數(shù)能量被降低[7]，延遲是非整數(shù)倍采樣間隔的多徑，會(huì)生成能量拓展，將信道沖擊反應(yīng)記作

(10)

其中，L′代表離散信道內(nèi)的多徑數(shù)量，設(shè)定其與多徑長(zhǎng)度相同，也就是忽略高于CP長(zhǎng)度的多徑能量。

通過去除CP和N點(diǎn)FFT之后，第j個(gè)子載波位置的頻域信道反應(yīng)為

(11)

將矢量H當(dāng)作近端干擾信號(hào)導(dǎo)引占據(jù)子載波位置的信道反應(yīng)。由于近、遠(yuǎn)兩端信號(hào)利用頻分復(fù)用正交導(dǎo)引符號(hào)方法進(jìn)行自干擾信道估計(jì)[8]，因此，實(shí)施自干擾信道估計(jì)不會(huì)遭受遠(yuǎn)端預(yù)期信號(hào)影響。不考慮預(yù)期信號(hào)導(dǎo)引，通過子載波解映射后，K維接收干擾信號(hào)導(dǎo)引矢量為

Y=XHj+N

(12)

其中，X表示導(dǎo)引占據(jù)的子載波個(gè)數(shù)。

本文采用可變窗長(zhǎng)DFT信道估計(jì)方法推算自干擾信號(hào)導(dǎo)引處子載波的信道估計(jì)值，該方法首選按照自干擾信道特性，明確干擾抑制窗尺度，其次實(shí)施DFT信道估計(jì)。

運(yùn)用導(dǎo)引數(shù)據(jù)將自干擾信號(hào)導(dǎo)引處子載波的信道反應(yīng)H實(shí)行LS信道估計(jì)，將獲得的估計(jì)值描述為

HLS=X-1Y=H+X-1N

(13)

為了實(shí)現(xiàn)抑制多余干擾及熱噪聲，將頻域信號(hào)反應(yīng)HLS轉(zhuǎn)換至?xí)r域hLS，獲取時(shí)域LS信道估計(jì)成果

hLS=FHHLS=h+n

(14)

其中，F(xiàn)表示DFT轉(zhuǎn)換矩陣，h是時(shí)域信道矢量，n是時(shí)域干擾噪聲矢量。

利用時(shí)域加窗方法，獲得時(shí)域信道估計(jì)解析式

hD=DhLS

(15)

其中，D代表加窗矩陣，按照解復(fù)用后時(shí)域信道能量散布特性，將加窗矩陣進(jìn)一步表示為

(16)

其中，Im1、Im2依次為m1、m2階單位矩陣，m1和m2可按照信道實(shí)際狀況采取相應(yīng)改變。

實(shí)現(xiàn)加窗后將時(shí)域信道估計(jì)結(jié)果轉(zhuǎn)換到頻域，計(jì)算出子載波信道估計(jì)值HD。按照MMSE原則，在不同的自干擾信道狀態(tài)下，動(dòng)態(tài)挑選窗長(zhǎng)參變量m1、m2，采取加窗后，將信道估計(jì)的MSE記作

(17)

其中，N0表示噪聲功率譜密度，Rh是時(shí)域信道自關(guān)聯(lián)矩陣，將其定義為

Rh=E{FHHHHF}=FHRHF

(18)

把矩陣Rh的第i個(gè)對(duì)角因子表示為ri，引入式(19)中，即可獲取

(19)

信道估計(jì)算法的計(jì)算關(guān)鍵源自IDFT和DFT的轉(zhuǎn)換，而DFT和IDFT可利用快速的FFT和IFFT方法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。FFT和IFFT方法所需的乘法和加法次數(shù)都是(K/2)log2K次，在K值取值較大的情況下，使用本文算法能夠降低信道估計(jì)的復(fù)雜系數(shù)，為后續(xù)盲辨識(shí)計(jì)算提供有效幫助。

4 基于線性疊加的自干擾盲辨識(shí)

(20)

在同時(shí)同頻全雙工系統(tǒng)內(nèi)，需要預(yù)先在M個(gè)輸出子信道內(nèi)找出測(cè)量歷史信息，將Xi，s|s引入非線性狀態(tài)解析式內(nèi)，提取線性疊加的自干擾信號(hào)特征，其表達(dá)式為

(21)

經(jīng)過推算復(fù)信號(hào)z(t)的瞬間幅度，獲得盲辨識(shí)平穩(wěn)點(diǎn)

(22)

推算狀況預(yù)判偏差協(xié)方差

(23)

由于發(fā)射功率參數(shù)是不可知的，導(dǎo)致回波峰脊直線軌跡方位也是不可知，要采取循跡修定，確保在T時(shí)段中節(jié)點(diǎn)能量全都用完，這時(shí)(ρ0，θ0)方位也不可知，所以利用系統(tǒng)融合參量手段實(shí)施發(fā)射功率調(diào)度判斷，將其判斷過程描述為

(24)

這時(shí)，節(jié)點(diǎn)在Si時(shí)段前將所有能量消耗完畢，每個(gè)鏈路通過熱點(diǎn)軌跡轉(zhuǎn)換進(jìn)行移動(dòng)。使用直線軌跡斜率對(duì)矩陣Xi，s+1|s進(jìn)行擇取，融合式(24)，獲得I×M的最佳輸送策略擇取矩陣為

(25)

在上述自干擾信號(hào)特征提取的基礎(chǔ)上，為了進(jìn)一步提升自干擾信號(hào)盲辨識(shí)精度，利用線性疊加算法，建立前饋濾波器，將信號(hào)采取前置處理。設(shè)定濾波增益為

(26)

在符合式(27)收斂條件的情況下，濾波器的頻率參變量a與帶寬參變量r獲得的幅頻反應(yīng)超出了諧振信號(hào)的輻射半徑，中繼輸送端與接收端之間的自干擾信號(hào)相群分布特征伴隨自干擾頻率轉(zhuǎn)換而發(fā)生改變。

通過評(píng)估目前時(shí)段的系統(tǒng)狀態(tài)，構(gòu)建同時(shí)同頻全雙工通信射頻域自干擾盲辨識(shí)模型，解析式為

(27)

5 仿真研究

為了驗(yàn)證本文所提同時(shí)同頻全雙工通信射頻域自干擾盲辨識(shí)算法的有效性，實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建于仿真軟件Matlab 7.0，Microsoft Windows XP操作系統(tǒng)，Intel(R)Celeron(R)2.6GHz處理器，16 GB內(nèi)存環(huán)境中，該同時(shí)同頻全雙工系統(tǒng)的驗(yàn)證過程在軟件接收機(jī)上完成。通過同時(shí)同頻全雙工通信系統(tǒng)設(shè)定射頻域自干擾盲辨識(shí)指標(biāo)，如表1所示。

表1 指標(biāo)設(shè)置

采用本文算法對(duì)通信射頻干擾進(jìn)行抑制，抑制結(jié)果如圖1所示。

圖1 通信射頻干擾抑制結(jié)果

根據(jù)圖1可知，采用本文方法可以很好的對(duì)通信射頻干擾進(jìn)行抑制，是因?yàn)楸疚乃惴▽?duì)近、遠(yuǎn)兩端信號(hào)采用頻分復(fù)用正交導(dǎo)引符號(hào)方法進(jìn)行自干擾信道估計(jì)，提高了信道估計(jì)值的準(zhǔn)確度，使其不遭受遠(yuǎn)端預(yù)期信號(hào)影響，令通信射頻干擾抑制效果較好。

通信射頻干擾抑制后，本文算法、同時(shí)同頻擾中通系統(tǒng)非線性干擾抑制算法和基于信道獨(dú)立預(yù)編碼的盲干擾抵消算法，對(duì)自干擾信道進(jìn)行盲辨識(shí)驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果如圖2所示。

圖2 盲辨識(shí)誤差

根據(jù)圖2可知，采用本文算法的自干擾信道辨識(shí)與實(shí)際的自干擾信道基本一致，而同時(shí)同頻擾中通系統(tǒng)非線性干擾抑制算法和基于信道獨(dú)立預(yù)編碼的盲干擾抵消算法的自干擾信道辨識(shí)與實(shí)際的自干擾信道相差較大，是因?yàn)楸疚乃惴ɡ镁€性疊加算法，建立前饋濾波器，將信號(hào)采取前置處理，從而提高自干擾信號(hào)盲辨識(shí)精度。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文算法的有效性，對(duì)本文算法、同時(shí)同頻擾中通系統(tǒng)非線性干擾抑制算法和基于信道獨(dú)立預(yù)編碼的盲干擾抵消算法的同時(shí)同頻全雙工通信射頻域自干擾盲辨識(shí)時(shí)間進(jìn)行對(duì)比分析，對(duì)比結(jié)果如圖3所示。

圖3 盲辨識(shí)時(shí)間對(duì)比結(jié)果

根據(jù)圖3可知，本文算法的同時(shí)同頻全雙工通信射頻域自干擾盲辨識(shí)時(shí)間在14s以內(nèi)，比同時(shí)同頻擾中通系統(tǒng)非線性干擾抑制算法和基于信道獨(dú)立預(yù)編碼的盲干擾抵消算法的同時(shí)同頻全雙工通信射頻域自干擾盲辨識(shí)時(shí)間短，提高了自干擾盲辨識(shí)效率。

6 結(jié)論

同時(shí)同頻全雙工表示設(shè)備發(fā)射機(jī)與接收機(jī)占用相同頻率資源同時(shí)進(jìn)行工作，讓通信系統(tǒng)上、下行能夠在同樣時(shí)段利用相等頻率，打破了現(xiàn)階段的其它雙工模式，有效提升了最高頻譜效率。

1)針對(duì)傳統(tǒng)的同時(shí)同頻全雙工通信射頻域自干擾盲辨識(shí)方法存在辨識(shí)結(jié)果不準(zhǔn)確，辨識(shí)效率低的問題，提出基于線性疊加的自干擾盲辨識(shí)算法。

2)通過描述同時(shí)同頻全雙工系統(tǒng)原理，并采取自干擾信道估計(jì)方法提取其信道特征，運(yùn)用線性疊加方法完成信道劃分和干擾濾波處理，從而實(shí)現(xiàn)自干擾盲辨識(shí)。

3)仿真結(jié)果表明，本文算法可以準(zhǔn)確的對(duì)同時(shí)同頻全雙工通信射頻域自干擾進(jìn)行盲辨識(shí)，且自干擾盲辨時(shí)間較短。

4)提出方法還能夠?yàn)橄乱徊酵瑫r(shí)同頻全雙工通信射頻域自干擾抑制和消除的研究提供參考意見，為無線通信領(lǐng)域奠定了實(shí)用性的基礎(chǔ)。