CCFD系統中一種新的數字自干擾消除方案

周芮+張育釗+莊銘杰

摘 要：在5G通信研發中，同時同頻全雙工（CCFD）作為提高頻譜效率的關鍵技術之一，需要克服的重要問題就在于自干擾的消除。文章研究了關注較少的數字消除方式，提出了基于信道估計的自適應濾波方案，并對自干擾信道估計及自適應濾波這兩個重要過程作出了分析，最后通過MATLAB實驗仿真驗證了該方案的消除性能。

關鍵詞：無線通信；同時同頻全雙工；數字消除

中圖分類號：TN929.5 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）07-0039-03

Abstract： In the research and development of 5G communication， the co-time co-frequency full duplex（CCFD） is one of the key technologies to improve the spectrum efficiency. The important problem to be overcome is the elimination of self-interference. In this paper， the less concerned digital elimination method is studied， the adaptive filtering scheme based on channel estimation is proposed， and the two important processes of self-interference channel estimation and adaptive filtering are analyzed. Finally， the performance of the scheme is verified by Matlab simulation.

Keywords： wireless communication； co-time co-frequency full duplex （CCFD）； digital cancellation

引言

目前5G的研發正如火如荼地進行，需要克服的技術難題也很多，在無線傳輸技術方面，提高頻譜效率至關重要，而同時同頻全雙工就是解決頻譜效率問題的關鍵技術之一。

同時同頻全雙工（Co-time Co-frequency Full Duplex，CCFD）是指通信雙方在同一頻帶上同時收發信號，與傳統的時分雙工與頻分雙工相比，省去了一半的時間資源與頻率資源，從而使無線資源利用率提高一倍。然而實現該技術，需要解決一個嚴重問題，那就是抑制較強的本地自干擾。在CCFD模式下，對相互通信的任一節點而言，對方節點發來的信號為自身需要的有用信號，而本節點發射天線發出的信號對自身接收端就造成了干擾，稱之為自干擾。由于通信節點之間的距離遠大于自身節點收發天線之間的距離，因此自干擾信號遠大于有用信號，顯然，抑制這個強自干擾就是關鍵[1，2]。目前的自干擾消除研究中，根據消除方式和消除位置的不同，可分為天線消除、射頻消除、數字消除三種方式。天線消除的原理是讓發射天線與接收天線在空中接口處分離，從而降低發射信號對自身接收端的干擾[3]；射頻消除方式是在模擬域進行，通過射頻電路構造反相位的消除信號，然后與自干擾信號疊加，從而實現自干擾抵消，射頻消除方式研究較多且效果可觀[5，6]。而數字方式較前兩者而言關注甚少，文獻[7]介紹的數字自干擾消除方案是通過單獨構建一個參考接收鏈路，從發射端引出信號在參考接收鏈路進行自干擾信號重建，而文獻[8]描述了一種基于頻譜估計的自干擾抵消算法，通過對自干擾信號進行頻譜特性估計來重建干擾抵消信號。另外，現有的數字消除方案均只利用信道估計結果來構建干擾信號副本，然后從總的接收信號中減去實現自干擾抵消[10，12]。與已有不同的是，本文提出了基于信道估計的自適應濾波方案。

文章內容安排如下：第一節闡述該方案的基本原理及框架，第二節分析信道估計原理方法，并給出CCFD模式下的自干擾信道估計誤差仿真結果，第三節介紹時域自適應濾波算法，所提出的數字消除方案的仿真結果在第四節給出，最后進行全文總結。

1 數字自干擾消除整體方案

由于在天線、射頻這兩種消除方式后，接收鏈路總的信號中還存在殘余的自干擾信號，因此為了進一步完善系統整體的消除性能，數字方式就必須進行。其基本思想是：通過獲取自干擾信號特性，構造自干擾估計信號，然后在總的接收信號中減去以實現自干擾抵消。雖然與射頻消除原理類似，但兩者的區別就在于獲取自干擾信號特性的方法不同，信號的處理域也不同。圖1所示為本文提出的數字消除方案的基本框架。

首先將信道估計結果作為濾波器的初始加權系數，然后通過自適應算法實時調整，這樣，濾波器就能實時跟蹤自干擾信號的變化，從而使輸出信號最大程度接近自干擾信號，進而實現精確消除。

2 自干擾信道估計

要得到精確的自干擾估計信號，就必須獲取自干擾在接收端的信號特性，因此信道估計是必不可少的環節。

無線信道最顯著的是時變多徑衰落特性，因此，不失一般性，信道模型可用如下離散時間的FIR濾波器模型表示：

3 自適應濾波消除

由前述方法得到信道頻域響應后，再進行傅立葉逆變換得到信道時域響應，以此作為濾波器初始加權系數，接下來就通過自適應算法來調整濾波器，使輸出最大程度接近自干擾信號，因此算法的使用是關鍵，這會直接影響自適應干擾消除的整體效果。選擇自適應算法時，需要考慮以下幾個因素：收斂速度，穩定性以及計算復雜性，并且要求易于工程實現，以降低系統成本?，F有自適應算法中，由于最小均方（LMS）算法計算復雜度小，易于硬件實現，因而被廣泛采用，但它存在收斂速度慢的缺陷。遞歸最小二乘（RLS）算法收斂速度較快，但由于計算復雜度大，因而很少在工程應用中使用。以LMS為基礎的歸一化最小均方（NLMS）算法則提高了收斂速度，算法復雜性又低于RLS，因此在工程上較受歡迎。以下將運用NLMS算法來驗證方案的自干擾消除性能。endprint

設濾波器輸入信號列向量為u（n），濾波器加權系數向量為w（n），自干擾信號與濾波器輸出相減所得誤差為

e（n），根據NLMS算法迭代方程，則有

其中，μ是一個很小的固定值，從（7）式可知，μ、uT（n）u（n）構成了整個算法的步長因子，且它是隨n變化的，這樣算法在迭代過程中可實時調整步長，從而有效提高收斂速度。

4 仿真結果與分析

為了測試文中所提出自干擾消除方案的性能，這里通過MATLAB平臺進行仿真。實驗中，選取數字基帶信號以正弦信號形式作為濾波器的輸入，且期望信號為相位隨機的同頻率的正弦信號，在自干擾信道為線性衰落特性的前提下，以信道估計結果作為濾波器初始系數向量，然后結合NLMS自適應濾波算法進行自干擾消除。

由于數字方式是消除殘余自干擾，因此實驗中取信干比（期望信號與自干擾信號的功率比）為-10dB，所有仿真結果均為100次獨立運行結果的統計平均。圖3、圖4給出了本文所提方案的自干擾消除效果。

由圖3仿真結果可知，干擾消除后的信號與期望信號波形基本吻合，說明自干擾信號已衰減到遠低于期望信號水平。圖4表明自干擾消除后的信號與期望信號之間的均方誤差在0.002～0.003之間，實現了較高的消除精度。另外，誤差曲線在n還未到50時就已經收斂，實現了較快的收斂速度。

5 結束語

本文針對CCFD數字自干擾消除方式進行了探討研究，在已有消除方法上提出了新的方案，并通過仿真給出了系統整體的消除性能，從而驗證了該方案的可行性。然而，要使自干擾更加完全地被消除，還有待更多更深入的研究及改進。自干擾消除技術的提升也將會使同時同頻全雙工在5G研發中有更好的應用前景。

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