CN112383322A - 基于正则化的全双工***联合自干扰消除方法及电子装置 - Google Patents

基于正则化的全双工***联合自干扰消除方法及电子装置 Download PDF

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CN112383322A CN202011146280.9A CN202011146280A CN112383322A CN 112383322 A CN112383322 A CN 112383322A CN 202011146280 A CN202011146280 A CN 202011146280A CN 112383322 A CN112383322 A CN 112383322A
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Abstract

本发明提供一种基于正则化的全双工***联合自干扰消除方法及电子装置，包括：接收自干扰信道中的射频信号，并对所述射频信号在射频域进行模拟消除；经过下变频与模数转换，将模拟消除后的信号转化为时域数字信号，并通过待估计系数向量与基于发射链路中离散时域序列构成的矩阵，表示时域数字信号构成的向量；通过引入正则化系数的损失函数，求解待估计系数向量，重建自干扰信号；将自干扰信号从时域数字信号移除，得到消除自干扰的信号。本发明能同时消除线性自干扰以及PA产生的非线性干扰信号，且消除性能随着发射功率的增加而不断增加；能够缓解数值不稳定，具有较高的增益；将自干扰信号几乎压制到噪声功率水平，具有较好的性能。

Description

基于正则化的全双工***联合自干扰消除方法及电子装置
技术领域
本发明涉及计算机软件领域，尤其涉及一种基于正则化的全双工***联合自干扰消除方法及电子装置。
背景技术
为了缓解频谱资源短缺和带宽需求日益增高的矛盾，人们致力于研究能够提高频谱效率的全双工技术(Full Duplex，FD)，例如A.Sabharwal等人(A.Sabharwal,P.Schniter,D.Guo,D.W.Bliss,S.Rangarajan,and R.Wichman.In-band full-duplexwireless:Challenges and opportu-nities[J].IEEE J.Sel.Areas Commun.,vol.32,no.9,pp.1637–1652,Sep.2014.)和T.Riihonen等人(T.Riihonen,D.Korpi,O.Rantula,H.Rantanen,T.Saarelainen,andM.Valkama.Inband full-duplex radio transceivers:Aparadigm shift in tactical communications and electronic warfare？[J].IEEECommun.Mag.,vol.55,no.10,pp.30–36,Oct.2017.)提出的解决方案。与现有的频分双工(Frequency-DivisionDuplexing，FDD)和时分双工(Time-DivisionDuplexing，TDD)技术相比，全双工技术理论上可以实现双倍的频谱效率，并且具有解决隐藏终端问题，提高中继通信效率以及增强通信安全性等优点。目前，FD技术已经成为第五代通信技术(5thGeneration，5G)的关键技术之一。然而，由于发射和接收工作在相同时间以及相同频率，本地接收机会接收到本地发射的信号副本，称为自干扰信号(Self-Interference，SI)。强烈的自干扰信号会淹没远端有用信号，从而使得有用信号无法解调。例如，在无线局域网(Wireless Fidelity，WiFi)***中，SI信号比有用信号高90dB。
随着全双技术的发展，目前已经存在着大量的自干扰消除机制，主要包括H.Q.Ngo等人提出的传播域消除方法(H.Q.Ngo,H.A.Suraweera,M.Matthaiou,andE.G.Larsson.Multipair full-duplex relaying with massive arrays and linearprocessing[J].IEEE J.Sel.Areas Commun.,vol.32,no.9,pp.1721–1737,Sep.2014.)、J.McMichael等人(J.McMichael andK.Kolodziej.Optimal tuning of analog self-interference cancellers for full-duplex wireless communications[C].inProc.2012Allerton Conf.Commun.,Control,Comput.)及J.I.Choi等人(J.I.Choi,M.Jain,K.Srinivasan,P.Levis,and S.Katti.Achieving singlechannel,full duplexwireless communication[C].in Proc.16th Annu.Int.Conf.Mobile Comput.Netw.,Chicago,IL,USA,2010,pp.1–12.)提出的模拟域消除方法和D.Kim等人(D.Kim,H.Ju,S.Park,andD.Hong.Effects of channel estimationerror on full-duplex two-waynetworks[J].IEEE Trans.Veh.Technol.vol.62,no.9,Nov.2013.)及E.Ahmed等人(E.Ahmed,A.M.Eltawil,andA.Sabharwal.Rate gain region and design tradeoffs forfull-duplex wireless communications[J].IEEE Trans.Wireless Commun.vol.12,no.7,pp.3556–3565,Jul.2013.)提出的数字域消除。传播域消除是利用路径损耗使得信号到达本地接收端经过较大的衰减；模拟域消除是在射频域重建SI信号并从接收信号中减去，从而避免接收端模数转化模块(Analog-to-Digital Converter，ADC)模块饱和，降低量化噪声；数字域消除基于估计的自干扰信道和已知发送信号重建SI信号并从接收信号中减去。由于技术的局限性，传播域和模拟域消除并不能将SI信号降低到噪声水平，因此实际通常需要将三种消除机制联合起来。
随着对自干扰消除机制研究的深入，学者发现实际***中除了线性信道之外，电路中的非线性因素，如相位噪声、功率放大器(PowerAmplifier，PA)非线性效应以及IQ不平衡等，均会使得***的消除能力降低。其中，相位噪声的影响可以通过发射链路和接收链路使用相同振荡器进行缓解(X.Quan,Y.Liu,P.Fan,andY.Tang.ANovel Phase NoiseMitigation Method for Full-Duplex Transceivers[C].11th InternationalConference on Wireless Communications and Signal Processing(WCSP),2019)。为了传输更远距离和实现更好的通信效果，全双工***的传输功率不断提高，从而导致PA工作在非线性区，产生高阶干扰，仅采用线性自干扰消除无法消除这部分干扰。研究表明PA非线性效应已经成为全双工自干扰消除的瓶颈，严重降低了***的自干扰消除性能(M.Yilan,H.Ayar,H.Nawaz,O.Gurbuz,and I.Tekin.Monostatic antenna in-band full duplexradio:performance limits and characterization[J].IEEETrans.Veh.Technol.vol.68,no.5,May.2019.)。已有部分文献仅对PA的无记忆非线性特性进行建模分析，从而提出相应的自干扰消除算法，例如文献Elsayed Ahmed.AhmedM.Eltawil.All-Digital Self-Interference Cancellation Technique for Full-Duplex Systems[J].IEEE Trans.Wireless Commun.vol.14,no.7,pp.3519–3532,Feb.2015与文献X.Quan,Y.Liu,S.Shao,Y.Tang,and K.Kang.Blind Nonlinear Self-Interference Cancellation for Wireless Full-Duplex Transceivers[J].IEEEAccess.vol.3,pp.37725-37737,Jul.2018。但是随着无线通信的传输速率不断增高，信号带宽也逐步增加，而对于宽带信号而言，PA不仅会产生非线性信号，并且体现出记忆特性，已有的无记忆特性研究已经无法精准符合实际***，从而影响***的消除性能。现有关于存在记忆特性的PA非线性自干扰消除的算法采用最小二乘(Least Square，LS)LS算法，例如文献Y.Liu,Patrick Roblin.X.Quan,W.Pan,S.Shao,Y.Tang.A Full-DuplexTransceiver With Two-Stage Analog Cancellations for Multipath Self-Interference[J].I EEE Trans.Microw.Theory Techn.vol.65.Sep.2019和文献Y.Liu,Y.Liu,Y.Shen,W.Pan,S.Shao,Y.Tang.Suppression of Analog Self-InterferenceCanceller Nonlinearities in MIMO Full Duplex[C].IEEE Global CommunicationsConference(GLOBECOM).Dec,2015。但由于求解时会存在病态矩阵，从而导致数值不稳定，降低消除性能。近些年，机器学习相关算法与无线通信结合，解决了通信领域中诸多问题，而机器学习中经典的正则化算法可以很好的解决数值不稳定问题，从而使得参数估计更为准确，因此，本发明将正则化应用于全双工***中存在PA非线性效应时的自干扰消除。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于正则化的全双工***联合自干扰消除方法及电子装置，通过引入训练得到的正则化因子，在数字域自干扰消除时，采用正则化最小二乘估计算法估计信道以及功率放大器的联合系数，随后根据估计系数与已知发射信号重建自干扰信号，并将其从接收信号中减去，同时完成线性与非线性自干扰消除，本发明解决了传统线性自干扰消除算法无法消除高功率场景下较强的非线性干扰信号以及传统联合消除的算法具有数值不稳定等问题。
为实现上述目的，本发明的技术方案如下：
一种基于正则化的全双工***联合自干扰消除方法，其步骤包括：
1)接收自干扰信道中的射频信号，并对所述射频信号在射频域进行模拟消除，得到模拟消除后的信号；
2)经过下变频与模数转换，将模拟消除后的信号转化为时域数字信号，并通过待估计系数向量与基于发射链路中离散时域序列构成的矩阵，表示时域数字信号构成的向量；
3)通过引入正则化系数的损失函数，求解待估计系数向量，并根据待估计系数向量与离散时域序列，重建自干扰信号；
4)将自干扰信号从时域数字信号移除，得到消除自干扰的信号。
进一步地，通过以下步骤得到射频信号：
1)通过反傅里叶变换和添加循环前缀，将正交频分复用频域数据转化为离散时域序列；
2)经过数模转换，将离散时域序列转化为连续信号；
3)通过上变频与功率放大后，将连续信号转化为射频输出信号，并经发射链路天线发出；
4)经自干扰信道后，射频输出信号转化为射频信号，并由接收链路天线接收。
进一步地，功率放大的方法包括：使用记忆多项式模型。
进一步地，发射链路天线与接收链路天线为分离天线。
进一步地，通过以下步骤得到模拟消除后的信号：
1)根据射频输出信号，基于一系列延迟线产生射频输出信号副本；
2)将射频输出信号副本从射频信号中减去，得到模拟消除后的信号。
进一步地，若射频信号中包含噪声，则通过待估计系数向量、发射链路中离散时域序列构成的矩阵及噪声向量，表示步骤2)中的时域数字信号构成的向量；所述噪声包括：高斯白噪声。
进一步地，引入正则化系数的损失函数为
Figure BDA0002739794480000041
其中r为时域数字信号构成的向量，X为基于发射链路中离散时域序列构成的矩阵，λ为正则化系数。
进一步地，选取正则化系数的方法包括：蒙特卡洛法。
一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述所述的方法。
一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机以执行上述所述的方法。
与现有技术相比，本发明具有以下优势：
1)与传统线性消除方案相比，本发明能够同时消除线性自干扰以及PA产生的非线性干扰信号，且消除性能随着发射功率的增加而不断增加；
2)与传统的无正则联合消除算法相比，本发明能够缓解数值不稳定，具有较高的增益，并且能够将自干扰信号几乎压制到噪声功率水平，具有较好的性能。
附图说明
图1为本发明的全双工OFDM***自干扰消除架构图。
图2为本发明一实施例的消除能力与λ的关系曲线图。
图3为图2的部分放大图。
图4为发射功率为20dBm的消除自干扰后功率谱仿真结果图。
图5为发射功率为25dBm的消除自干扰后功率谱仿真结果图。
图6为消除能力与发射功率的关系曲线图。
具体实施方式
为帮助更好的理解与实施上述方案，下面结合附图对本发明进行详细说明。
本发明的基于正则化的全双工***联合自干扰消除方法，为两个基于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)***传输的全双工节点，由于两个节点硬件结构具有对称性，本发明只选取其中一个节点进行模型建立及算法研究。节点的***框架如图1所示。其中，需要说明的是，节点采用分离天线，即发射链路和接收链路采用不同的天线。
OFDM***共有N个子载波，X(k)，k＝0，1，…N-1为OFDM频域数据，经过反傅里叶变换(Inverse Fast Fourier Transform，IFFT)和添加循环前缀(Cyclic Prefix，CP)之后，得到离散时域序列x(n)。经过数模转换(Digital-to-Analog Converter，DAC)模块将离散序列转化为连续信号x(t)，随后经过上变频和PA放大器后得到射频输出信号xPA(t)。在本发明中，PA模型采用广泛使用的记忆多项式模型(L.Ding，G.Tong Zhou，D.T.Morgan，Z.Ma，J.S.Kenney，J.Kim，and C.R.Giardina.A Robust Digital Baseband PredistorterConstructed Using Memory Polynomials[J].IEEE Trans.Commun.，vol.52，no.1，pp.159-165，Jan.2004.)。因此，可得到射频输出的等效基带数字信号为
Figure BDA0002739794480000051
其中，k＝1，3，5…K为信号的阶数，K为最高阶数。由于只有奇数次高阶信号会对***产生影响，因此k取值为奇数。q＝0，1，2…Q-1为记忆深度，其中最大记忆深度为Q-1。ak，q代表阶数为k，记忆深度为q的信号的系数。由公式(1)可知，PA不仅产生了非线性信号，并且体现出了记忆特性。
随后，射频信号xPA(n)通过自干扰信道hSI(t)到达本地接收端，其中hSI(t)包括收发天线间的直射路径以及远端障碍物反射路径。接收信号
Figure BDA0002739794480000052
为
Figure BDA0002739794480000053
其中，*表示卷积运算，w(t)为高斯白噪声。
接收端首先在射频域进行模拟消除。模拟消除原理是基于一系列延迟线产生SI信号副本
Figure BDA0002739794480000054
其中
Figure BDA0002739794480000055
为时延线构成的等效信道，并将其从接收信号中减去，因此模拟消除可视为本地发射信号通过相应的信道。综上，可以得到模拟消除后的信号r(t)为
Figure BDA0002739794480000056
令
Figure BDA0002739794480000057
表示自干扰信道与模拟域消除信道的联合等效信道。由于模拟消除可以将自干扰信号进行损耗，从而避免接收端低噪声放大器(Low NoiseAmplifie，LNA)饱和，因此可假设LNA工作在线性区，忽略其非线性效应。
模拟消除后的信号经过下变频和ADC可得到时域数字信号r(n)。将公式(1)带入公式(3)可得到r(n)的表达式为
Figure BDA0002739794480000061
其中，假设等效自干扰信道共L径，每径衰减系数为hl。进一步，可将公式(4)写为
Figure BDA0002739794480000062
其中，
Figure BDA0002739794480000063
为相应的k阶记忆深度为p非线性记忆信号的系数。由于接收端已知发射信号x(n)，因此由公式(5)可以得出信号r(n)是系数bk，p的线性函数，可通过算法估计系数并进行自干扰信号的重建，随后进行数字域消除，完成对自干扰信号的抑制。
在本发明的数字域消除方法中，将公式(5)改写成矩阵以及向量形式。
b＝[b1，0b1，1…b1，Q+L-1b2，0…bK，Q+L-1]T (6)
X＝[x1，0 x1，1…x1，Q+L-1 x3，0…xK，Q+L-1] (7)
r＝[r(1)r(2)…r(N)]T (8)
w＝[w(1)w(2)…w(N)]T (9)
其中，b为待估计系数向量，r为接收信号r(n)构成的向量，w为高斯白噪声w(t)向量。X为由已知离散时域序列x(n)已一定方式构成的矩阵：令ψk，p(n)＝x(n-p)|x(n-p)|k-1，则矩阵X的元素可表示为
xk，p＝[ψk，p(1)ψk，p(2)…ψk，p(N)]T (10)
基于公式(6)-(9)，可将公式(4)表示为
r＝Xb+w (11)
因此，传统最小二乘算法原理为求解估计系数向量
Figure BDA0002739794480000064
令如下损失函数最小
Figure BDA0002739794480000065
因此，可得到上式的闭式解为
Figure BDA0002739794480000066
其中XH表示矩阵X的共轭转置矩阵。但由于PA非线性效应产生的高阶信号之间存在较强的相关性，导致矩阵XHX的条件数过高，呈现出病态特性，因此当噪声较高时，使得估计数值不稳定，从而降低***性能。
正则化是一种可以缓解矩阵病态特性，从而使得数值稳定，提高***性能方法，通过引入正则化因子λ，将损失函数修正为如下形式
Figure BDA0002739794480000067
对比公式(12)可知，损失函数增加了估计系数向量
Figure BDA0002739794480000071
的二范数，从而使得估计的参数不会产生较大偏差，缓解了数值不稳定特性。在本发明中，通过最小二乘算法原理，令公式(13)最小，得到闭式解为
Figure BDA0002739794480000072
其中I为单位矩阵。
在求解出系数向量
Figure BDA0002739794480000073
后，即可根据已知离散时域序列x(n)重建出自干扰信号rDC(n)。
Figure BDA0002739794480000074
其中，
Figure BDA0002739794480000075
为估计向量
Figure BDA0002739794480000076
中对应的元素。
将重建的自干扰信号rDC(n)从时域数字信号r(n)中减去，即可完成消除
rr(n)＝r(n)-rDC(n) (15)
为了对本发明进行验证，本章进行仿真分析，并将本发明与传统的LS以及线性自干扰消除性能进行对比。主要包括不同发射功率下的***消除能力等。具体的仿真参数如表1所示。
参数名称 数值
调制方式 16QAM+OFDM
子载波个数 2048
带宽 5MHz
多径衰减 [-60dB，-60dB-70dB]
多径时延(样点) [0，1，2]
发射功率 -10～30dBm
过采样倍数 4
模拟消除(主径) 30dB
噪声功率 -90dBm
表1
本实施例的基于OFDM全双工***仿真，其中子载波个数N＝2048，***带宽为5MHz，数据信息采用16QAM调制。多径信道衰减为-60dB，-60dB，-70dB时延分别为0，1，2个样点。其中，天线隔离产生主径-20dB损耗，此外考虑到模拟消除实际部署的复杂度较高，因此仅考虑模拟消除采用单径时延线对主径进行损耗，衰减为40dB。噪声功率水平为-90dBm。PA记忆多项式模型系数如下：
a1，0＝1.0513+0.0904j，a3，0＝-0.0542-0.2900j，a5，0＝-0.9657-0.7028j，
a1，1＝-0.0680-0.0023j，a3，1＝0.2234+0.2317j，a5，1＝-0.2451-0.3735j
a1，2＝0.0289-0.0054j，a3，2＝-0.0621-0.0932j，a5，2＝0.1229+0.1508j
本文评价指标为***干扰消除能力G。
Figure BDA0002739794480000081
其中，E表示期望，G表征着***消除前后的自干扰能量比值，体现***的自干扰消除能力。
1.正则化因子选取
正则化因子会影响所提算法的性能，考虑到正则化因子过大会导致所估计系数接近0从而严重失真，正则化因子较小不能实现较好的性能，因此本实施例的选取原则是采用蒙特卡洛法选取使得自干扰消除性能最佳的λ值，即
Figure BDA0002739794480000082
本实施例选取一系列λ取值为[0 10-8 10-5 10-3 10-1 1]，进行仿真。其中0对应的即为传统的LS算法。仿真结果如图2所示。
将图2部分放大得到图3。
由图2和图3可知，随着选取的λ值的增大，消除性能先增大而后减小，在λ＝10-5时实现较好的消除性能，因此在后续仿真即可选取10-5为正则因子。
2.消除效果仿真
图4和图5绘制了本发明的消除自干扰后功率谱仿真结果图。由上述可知，随着输入信号功率的增大，PA输出产生的非线性信号越强，导致带外干扰更强。因此，选取发射功率20dBm和25dBm仿真，分别对应高功率和较高功率的场景。
由图4和图5可知，当***经过模拟自干扰消除后，均降低了一定的功率水平，不同之处在于，由于25dBm功率较高，产生了严重的带外干扰，带外功率下降较慢，将会影响***正常运行。进一步分析可知，传统的线性干扰消除无法将自干扰信号降低至噪声功率水平，导致***仍然存在较强的自干扰信号，对比两图可知，当发射功率较高时，线性自干扰消除几乎无法损耗带外干扰，
而本发明相比线性自干扰消除可进一步抑制自干扰信号的功率水平，具有较高的增益，并且几乎可将其压制到噪声功率水平，具有较好的性能。
3.消除能力与发射功率关系
本小节主要研究算法消除性能与发射功率之间的关系。发射功率范围为-10dBm～30dBm，步进5dBm，计算不同发射功率对应的自干扰消除能力。如图6所示。
首先，由图6可知，线性消除算法的性能随着发射功率先升高后降低。由第二章可知，***的非线性自干扰部分随着发射功率的增加不断增加，因此，当发射功率相对较低时，***存在的非线性干扰较低，线性消除即可达到较好的性能，并且消除能力随着功率的增加而增加。而当***的发射功率继续增加时，由于仅消除了线性干扰，较强的非线性干扰留存在残余的自干扰信号中，因此由公式(16)可知线性消除的消除性能不断降低。
其次，分析曲线可知，当发射功率较低时，由于传统无正则化LS算法存在数值不稳定，***噪声影响估计的参数结果，导致性能略差于线性自干扰消除，但当发射功率继续增加时，即使存在数值不稳定，但由于算法考虑了非线性干扰消除，因此消除能仍然会随着发射功率增加，而不同于红色曲线的下降。
最后，分析曲线可知，当***发射功率较低时，正则化联合消除性能优于传统的无正则化自干扰消除，增益约为5dB，较好的缓解了数值不稳定。而随着发射功率不断增加，所提算法与传统算法的增益逐渐减小，这是因为***噪声功率保持不变，随着发射功率不断增加，噪声对于数值不稳定的影响不断减小。
综上，本发明优于传统的无正则化算法以及线性自干扰消除，具有较好的性能增益，具有一定的应用价值。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，本领域的普通技术人员可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明的精神和范围，本发明的保护范围应以权利要求书所述为准。

Claims (10)

1.一种基于正则化的全双工***联合自干扰消除方法，其步骤包括：
1)接收自干扰信道中的射频信号，并对所述射频信号在射频域进行模拟消除，得到模拟消除后的信号；
2)经过下变频与模数转换，将模拟消除后的信号转化为时域数字信号，并通过待估计系数向量与基于发射链路中离散时域序列构成的矩阵，表示时域数字信号构成的向量；
3)通过引入正则化系数的损失函数，求解待估计系数向量，并根据待估计系数向量与离散时域序列，重建自干扰信号；
4)将自干扰信号从时域数字信号移除，得到消除自干扰的信号。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下步骤得到射频信号：
1)通过反傅里叶变换和添加循环前缀，将正交频分复用频域数据转化为离散时域序列；
2)经过数模转换，将离散时域序列转化为连续信号；
3)通过上变频与功率放大后，将连续信号转化为射频输出信号，并经发射链路天线发出；
4)经自干扰信道后，射频输出信号转化为射频信号，并由接收链路天线接收。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，功率放大的方法包括：使用记忆多项式模型。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，发射链路天线与接收链路天线为分离天线。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下步骤得到模拟消除后的信号：
1)根据射频输出信号，基于一系列延迟线产生射频输出信号副本；
2)将射频输出信号副本从射频信号中减去，得到模拟消除后的信号。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，若射频信号中包含噪声，则通过待估计系数向量、发射链路中离散时域序列构成的矩阵及噪声向量，表示步骤2)中的时域数字信号构成的向量；所述噪声包括：高斯白噪声。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，引入正则化系数的损失函数为
Figure FDA0002739794470000011
Figure FDA0002739794470000012
其中r为时域数字信号构成的向量，X为基于发射链路中离散时域序列构成的矩阵，λ为正则化系数。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，选取正则化系数的方法包括：蒙特卡洛法。
9.一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行权利要求1-8中任一所述方法。
10.一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行如权利要求1-8中任一所述方法。
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