宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法

摘要

本发明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。

主权项

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$t^R\left(n\right)=[t_{N_1}^R\left(n\right),...,t_j^R\left(n\right),...,t_{N_R}^R\left(n\right){]}^T\in C^{N_R\times N_f}$为：t^R(n)＝H^FE(n)t^FE(n)+H^NE(n)t^NE(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，…，N_T)条天线上的发送信号；$H^{\mathrm{FE}}\left(n\right)=[h_{N_1}^{\mathrm{FE}}\left(n\right),...,h_j^{\mathrm{FE}}\left(n\right),...,h_{N_T}^{\mathrm{FE}}\left(n\right)]\in C^{N_R\times N_T}$与$H^{\mathrm{NE}}\left(n\right)=[h_{N_1}^{\mathrm{NE}}\left(n\right),...,h_j^{\mathrm{NE}}\left(n\right),...,h_{N_T}^{\mathrm{NE}}\left(n\right)]\in C^{N_R\times N_T}$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，N_T表示通信节点发射天线数目，N_R是接收天线数目，N_f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:$\mathrm{Min}\left\{E\right[{\left(e^{\mathrm{NE}}\left(n\right)\right)}^2\left]\right\}=\mathrm{Min}\left\{E\right[{[t^{\mathrm{NE}}\left(n\right)-{\hat{t}}^{\mathrm{NE}}\left(n\right)]}^2\left]\right\},$其中，Min表示取最小值，n表示第n时刻，E[(e^NE(n))²]表示近端误差信号的平均功率，E[·]表示期望运算符，t^NE(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t^NE(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μ^NE，自适应滤波器的初始化权值矢量α^NE(0)以及滤波器的长度M，开始迭代过程，分别设置K、M、${\alpha }^{\mathrm{NE}}\left(0\right)={[{\alpha }_1^{\mathrm{NE}}\left(0\right),...,{\alpha }_i^{\mathrm{NE}}\left(0\right),...,{\alpha }_M^{\mathrm{NE}}\left(0\right)]}^T={[0,...,0,...,0]}^T,$μ^NE；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：$\begin{array}{c}{\hat{t}}_j^{\mathrm{NE}}\left(n\right)={\left({\alpha }^{\mathrm{NE}}\left(n\right)\right)}^T{t}_j^R\left(n\right)\\ ={\left({[{\alpha }_1^{\mathrm{NE}}\left(n\right),...,{\alpha }_i^{\mathrm{NE}}\left(n\right),...,{\alpha }_M^{\mathrm{NE}}\left(n\right)]}^T\right)}^T·{[t_j^R\left(n\right),...,t_j^R(n-i+1),...,t_j^R(n-M+1)]}^T\\ =[{\alpha }_1^{\mathrm{NE}}\left(n\right),...,{\alpha }_i^{\mathrm{NE}}\left(n\right),...,{\alpha }_M^{\mathrm{NE}}\left(n\right)]·{[t_j^R\left(n\right),...,t_j^R(n-i+1),...,t_j^R(n-M+1)]}^T\\ =\underset{i=1}{\overset{M}{\Sigma }}{\alpha }_i^{\mathrm{NE}}\left(n\right)t_j^R(n-i+1)\end{array},$其中j＝N₁，…，N_T，N_T表示发送天线总数目，M为自适应滤波器的长度，α^NE(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＜N_T，则令j＝j+1，估计下一接收天线上的估计信号j＝N_T，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t^NE(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：${\alpha }^{\mathrm{NE}}(n+1)={\alpha }^{\mathrm{NE}}\left(n\right)+\frac{{\mu }^{\mathrm{NE}}}{{\left(t_j^R\left(n\right)\right)}^T\left(t_j^R\left(n\right)\right)+ϵ}{e}_j^{\mathrm{NE}}\left(n\right)t_j^{\mathrm{NE}}\left(n\right),$其中，j＝1，…，N_T，N_T表示发送天线总数目，ε表示的是权值矢量α^NE(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，μ^NE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α^NE(n)以及公式：${\hat{t}}_j^{\mathrm{NE}}\left(n\right)={\left({\alpha }^{\mathrm{NE}}\left(n\right)\right)}^T{t}_j^R\left(n\right)=\underset{i=1}{\overset{M}{\Sigma }}{\alpha }_i^{\mathrm{NE}}\left(n\right)t_j^R(n-i+1),$由下式得近端估计信号的最终表达式：${\hat{t}}^{\mathrm{NE}}\left(n\right)={[{\hat{t}}_{N_1}^{\mathrm{NE}}\left(n\right),...,{\hat{t}}_j^{\mathrm{NE}}\left(n\right),...,{\hat{t}}_{N_T}^{\mathrm{NE}}\left(n\right)]}^T,$其中，j＝1，…，N_T，N_T表示发送天线总数目，α^NE(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t^R(n)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，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，具体包括：第一步，从接收信号t^R(n)中减去回波自干扰估计信号得到来自远端节点的有用传输信号t^ES(n)，即：$t^{\mathrm{ES}}\left(n\right)=H^{\mathrm{FE}}\left(n\right)t^{\mathrm{FE}}\left(n\right)=t^R\left(n\right)-{\hat{t}}^{\mathrm{NE}}\left(n\right),$第二步，将信号t^ES(n)送入后续的MIMO译码检测单元，以获得对远端发送信号t^FE(n)的估计。