宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种宽带无线全双工多天线MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法，将自适应滤波法的迭代思想运用到回波自干扰抑制方法中，通过自适应迭代算法，实现对自干扰信号的准确估计及系统误码率性能的提升，并且充分考虑非理想衰落信道传输条件以及多天线MIMO系统配置，提出了基于归一化最小均方误差NLMS算法的宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰抑制方法。本发明专利技术能在显著抑制高强度自干扰信号的同时，有效降低了系统误码率损失，提升了系统信道传输容量，以及降低了自干扰抑制的实现复杂度，综合提高了无线全双工系统的整体综合性能。

【技术实现步骤摘要】
宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方 法
本专利技术属于无线通信
，尤其涉及一种宽带无线全双工MM0通信系统回 波自干扰自适应抑制方法。
技术介绍
无线全双工FD通信技术具有在单信道条件下同时、同频收发无线信号的特点，可 以在高效利用有限的无线频谱资源的同时，同时解决无线移动网构架中隐藏终端、减少网 络时延等问题，已成为新一代无线通信系统研宄的热门技术。然而，由于无线全双工系统同 时、同频收发信号，通信系统除了收到来自其他通信节点的有用发送信号，还会收到来自自 身天线的发送信号，即回波自干扰信号。由于通信系统接收天线与其发射天线间的距离，远 小于与相邻节点的发射天线之间的距离，根据信号路径损耗原理可知，全双工通信节点的 回波自干扰信号会远远大于来自其他节点的有用发射信号，从而导致系统性能恶化。 现有全双工系统回波自干扰信号抑制方法已有很多，例如，被动式自干扰抑制和 主动式自干扰抑制，其主要思路是：在增大同系统收发天线间距、改变收发天线的收发方 向，或采用具有正交偏振状态的天线对的基础上，结合使用基带处理算法对接收信号进行 滤波，从而实现对回波自干扰的抑制。例如ShenghongLi等人在Full-DuplexWireless CommunicationusingTransmitterOutputBasedEchoCancellation 中提出了一种全 双工FD被动式自干扰抑制方法，采用距离间隔为20cm的收发天线对，并利用最小二乘LS 算法对混有干扰信号的接收信号进行滤波处理，该方法可以有效抑制FD系统自干扰信号。 但是，现有的大多数全双工自干扰抑制方法均基于单天线SIS0配置，难以匹配目前各类新 型无线通信系统基于多天线MM0配置的需求，因此如何实现多天线MM0系统自干扰抑制 非常迫切；其次，前述的最小二乘LS算法虽然抑制性能理想，但是其算法参数相对固定且 并不能依据实际信号的动态变化进行实时的自适应调整，若面对实际的大宽带、非静态环 境且复杂分布的无线通信信号，则难以获得优良的抑制性能；此外，最小二乘LS算法运算 过程需要计算高阶矩阵的求逆运算，计算复杂度非常高，实现代价与成本难以承受；最后， 现有自干扰抑制方法并未考虑非理想衰落信道对全双工传输性能的影响，从而降低了现有 自干扰抑制方案的实用价值，因此在抑制回波自干扰信号的同时，如何有效克服远端信道 因频率选择性衰落所带来的误码率性能损失，具有重要的现实意义与应用价值。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种宽带无线全双工MM0通信系统回波自干扰自适应抑 制方法，旨在解决现有全双工自干扰抑制方法基于单天线配置、未考虑非理想衰落信道对 信号影响、以及系统实现复杂度高的问题。 本专利技术是这样实现的，一种宽带无线全双工MM0通信系统回波自干扰自适应抑 制方法，该宽带无线全双工MIM0通信系统回波自干扰自适应抑制方法将迭代滤波法的迭 代思想运用到回波自干扰抑制方法中，通过自适应迭代算法； 具体包括以下步骤： 步骤一，接收机收到来自于远端通信节点有用信号与来自于近端节点回波自干扰 信号相叠加的混合信号； 步骤二，选择近端接收端处自干扰抑制模块中的自适应算法，设置相关参数初始 值，开始迭代； 步骤三，根据天线数判断迭代是否结束，若结束，再对最大迭代次数判断最佳权值 矢量的迭代是否结束，若结束，即获得较准确的自干扰估计信号，否则，继续迭代； 步骤四，从总体接收信号中滤除估计出的回波自干扰信号，以获得来自远端节点 的有用传输信号，可将该信号送入后续的MIMO译码检测单元，以获得对远端发送信号的准 确估计。 进一步，该宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法的具体步 骤如下： 步骤一：近端通信节点的接收信号为：本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法，其特征在于，该宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法将迭代滤波法的迭代思想运用到回波自干扰抑制方法中，通过自适应迭代算法实现对自干扰信号的准确估计及系统误码率BER性能的提升；具体步骤如下：步骤一：近端通信节点的接收信号tR(n)=[tN1R(n),...,tjR(n),...,tNRR(n)]T∈CNR×Nf]]>为：tR(n)＝HFE(n)tFE(n)+HNE(n)tNE(n)+w(n)；其中，为来自远端节点的有用目标接收信号；而为近端节点自身发射信号，即回波自干扰信号；分别表示近端和远端第j(j＝N1，…，NT)条天线上的发送信号；HFE(n)=[hN1FE(n),...,hjFE(n),...,hNTFE(n)]∈CNR×NT]]>与HNE(n)=[hN1NE(n),...,hjNE(n),...,hNTNE(n)]∈CNR×NT]]>分别为远端和近端发射信号的信道转移函数；w(n)为信道加性高斯白噪声；其中，NT表示通信节点发射天线数目，NR是接收天线数目，Nf是信号每帧长度，(·)T表示对矩阵或矢量的转置运算符号；步骤二：在接收端通过利用归一化最小均方误差NLMS算法对混有自干扰、信道噪声的接收信号进行自干扰抑制，定义算法的代价函数为:Min{E[(eNE(n))2]}=Min{E[[tNE(n)-t^NE(n)]2]},]]>其中，Min表示取最小值，n表示第n时刻，E[(eNE(n))2]表示近端误差信号的平均功率，E[·]表示期望运算符，tNE(n)表示近端发送天线的实际发送信号，表示对近端总接收信号滤波后，获得的对近端发送信号tNE(n)的估计值；步骤三：设置采用归一化最小均方误差NLMS算法进行自干扰抑制的相关初始值：令初始迭代次数k＝1，并设置最大迭代次数K及根据近端输入信号的自相关矩阵设置收敛步长因子μNE，自适应滤波器的初始化权值矢量αNE(0)以及滤波器的长度M，开始迭代过程，分别设置K、M、αNE(0)=[α1NE(0),...,αiNE(0),...,αMNE(0)]T=[0,...,0,...,0]T,]]>μNE；步骤四：根据公式按照以下公式求出近端的估计信号具体过程如下：t^jNE(n)=(αNE(n))TtjR(n)=([α1NE(n),...,αiNE(n),...,αMNE(n)]T)T·[tjR(n),...,tjR(n-i+1),...,tjR(n-M+1)]T=[α1NE(n),...,αiNE(n),...,αMNE(n)]·[tjR(n),...,tjR(n-i+1),...,tjR(n-M+1)]T=Σi=1MαiNE(n)tjR(n-i+1),]]>其中j＝N1，…，NT，NT表示发送天线总数目，M为自适应滤波器的长度，αNE(n)在表示n时刻的权值矢量，为n时刻第j条接收天线经自适应滤波后获得的近端误差信号，为第j条近端接收天线上的接收信号；j＜NT，则令j＝j+1，估计下一接收天线上的估计信号j＝NT，则前进至步骤五；步骤五：根据下式，更新n时刻的权值矢量并根据迭代结果输出近端发送信号tNE(n)的估计信号具体过程如下：如下式更新下一时刻的权值矢量：αNE(n+1)=αNE(n)+μNE(tjR(n))T(tjR(n))+ϵejNE(n)tjNE(n),]]>其中，j＝1，…，NT，NT表示发送天线总数目，ε表示的是权值矢量αNE(n)在迭代过程中的调整因数，为第j条近端接收天线上的接收信号，为n时刻第j条接收天线经NLMS自适应滤波后获得的近端误差信号，μNE表示收敛步长因子，(·)T表示对矩阵或矢量的转置运算符；步骤六：根据最佳权值矢量αNE(n)以及公式：t^jNE(n)=(αNE(n))TtjR(n)=Σi=1MαiNE(n)tjR(n-i+1),]]>由下式得近端估计信号的最终表达式：t^NE(n)=[t^N1NE(n),...,t^jNE(n),...,t^NTNE(n)]T,]]>其中，j＝1，…，NT，NT表示发送天线总数目，αNE(n)表示n时刻权值矢量，表示n时刻的权值，其中i＝1，…，M，M表示滤波器的长度，表示第j条接收天线上的接收信号；步骤七：从总体接收信号tR(n)中滤除估计出的回波自干扰信号，以获得来自远端节...

【技术特征摘要】
1. 一种宽带无线全双工MMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法，其特征在于，该宽 带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法将迭代滤波法的迭代思想运用到 回波自干扰抑制方法中，通过自适应迭代算法实现对自干扰信号的准确估计及系统误码率 BER性能的提升；具体步骤如下： 步骤一：近端通信节点的接收信号，()=[<()，…，…，为：tE(n) =HFE(n)tFE(n)+HNE(n)tNE(n)+w(n)； 其中，严㈧=[€(η),··.,$(?)]为来自远端节点的有用目标 接收信号；而严() = [<:()，·.·』Γ:(),·.、<·'(?)?为近端节点自身发射信号， 即回波自干扰信号；OUf()分别表示近端和远端第j(j=N1，…， Nt)条天线上的发送信号；巧(《) = [〇)，...，〇)，.，〇)]€(：*、4与 /^'()=[<(/小…，<_(〃)，_人\()]￡广_^_分别为远端和近端发射信号的信道转移函 数;w(η)为信道加性高斯白噪声；其中，Nt表示通信节点发射天线数目，Nk是接收天线数目，Nf是信号每帧长度，（·）1表示对矩阵或矢量的转置运算符号； 步骤二：在接收端通过利用归一化最小均方误差NLMS算法对混有自干扰、信道噪声的 接收信号进行自干扰抑制，定义算法的代价函数为：其中，Min表示取最小值，η表示第η时亥I」，E[(eNE(η))2]表示近端误差信号 的平均功率，Ε[ ·]表示期望运算符，tNE(η)表示近端发送天线的实 际发送信号，表示对近端总接收信号滤波后，获得的对近端发送信号tNE(η)的估计 值； 步骤三：设置采用归一化最小均方误差NLMS算法进行自干扰抑制的相关初始值： 令初始迭代次数k= 1，并设置最大迭代次数K及根据近端输入信号的自相关矩阵设置 收敛步长因子μΝΕ，自适应滤波器的初始化权值矢量αΝΕ(0)以及滤波器的长度M，开始迭代 过程，分别设置〖、1\1、〇：7￥￡'(0) = [〇；严(0)，...，〇!严(0)，.，〇^￡(0)]=[0，，0，，0]7'、4?; 步骤四：根据公式<￡(?) = <￡ (η)-?/:(/〇,按照以下公式求出近端的估计信号 〇)，具体过程如下： CN 104468055 A 个乂不U安水 2/3页i=l 其中j=N1，…，Ντ，乂表示发送天线总数目，M为自适应滤波器的长度，αNE(n)在表 示η时刻的权值矢量，</:(?)为n时刻第j条接收天线经自适应滤波后获得的近端误差信 号，<(?)为第j条近端接收天线上的接收信号； j<Nt，贝Ij令j=j+Ι，估计下一接收天线上的估计信号();j= 乂，则前进至步骤五； 步骤五：根据下式，更新η时刻的权值矢量(n) = ]，并根据迭 ...

【专利技术属性】
技术研发人员：王勇，袁璐，宫丰奎，葛建华，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61