基于PSP-LMS的MIMO全双工数字干扰对消

夏世风，许锐峰，丁良辉，钱 良，张文军

(1．上海交通大学 a. 图像通信与网络工程研究所；b．无线通信技术研究所，上海 200240；2．海军司令部信息化部，北京 100084)

基于PSP-LMS的MIMO全双工数字干扰对消

夏世风1a，许锐峰2，丁良辉1a，钱 良1b，张文军1a

(1．上海交通大学 a. 图像通信与网络工程研究所；b．无线通信技术研究所，上海 200240；2．海军司令部信息化部，北京 100084)

提出了一种MIMO同时同频全双工系统下的数字干扰对消算法，综合考虑了系统非线性对干扰对消的影响。该算法通过基于逐幸存路径处理的方法，对自干扰信号与待接收信号进行联合信道估计，采用维特比算法实现自干扰信号数字对消和待接收信号最大似然接收。通过对MIMO全双工系统仿真实验表明，该算法能够有效抑制系统非线性失真且有着良好的自干扰对消性能。

全双工MIMO；数字对消；逐幸存路径处理；非线性失真

同时同频全双工技术[1]是指在同一个物理信道上同时实现接收和发送两个方向的信号传输，本地节点通过消除自身发射机的干扰信号，同时接收来自对方节点的同频信号。来自发射器件的自干扰信号极强，而待接收信号相对微弱，两者之间存在着巨大的信号功率差异，使得待接收信号淹没在自干扰信号当中。该技术实现的难点在于如何实现大动态范围下的自干扰信号对消，以及如何有效抑制系统射频器件引入的非线性失真。该技术可以将频谱效率提高1倍，正逐渐成为无线通信领域的一个新的研究热点。

美国林肯实验室于2007年首次明确提出了同时同频全双工通信的概念[1]。随后各国学者相继开展了同时同频全双工可行性技术验证，并重点研究了天线对消、射频对消、数字对消等干扰对消技术[2-6]。射频对消是通过对自身发射信号进行耦合，经过精细的幅度和相位调整，产生一个与干扰信号幅度相同、相位相反的干扰对消信号。由于受射频器件非线性和信道多径效应等因素影响，单靠射频对消无法完全消除自干扰信号；射频对消主要目的是缓解系统对ADC过饱及信号幅度过大而引起非线性效应的压力，使自干扰信号衰减到ADC的动态范围内，进而采用数字干扰对消。

数字对消[7]通常分为两步：第一步是针对ADC后的接收信号，基于前导码进行自干扰信道估计；第二步则是根据已知的自身发射信号重构对消波形，并在接收到的同频混叠信号中减去该对消信号。影响数字对消性能的因素由大到小依次为：系统的非线性失真、本振的相位噪声影响、信道高斯噪声等。文献[8-9]针对SISO系统提出了一种考虑发射机功放器非线性失真等因素的数字干扰对消模型，文献[10]则针对MIMO系统提出了一种考虑系统非线性谐波的数字干扰对消解决方案。然而上述文献都是先进行数字干扰对消再进行信号检测，这意味着只能利用每帧数据起始位置发送的独占信道或者经过独特设计[10]的训练序列进行初始信道估计，而由于受信号同频混叠的影响，无法在每帧数据的其他位置进行自干扰信道估计与更新。在这种情况下，只能把对方节点有用信号当作噪声，其对数字干扰对消性能影响超过了信道高斯噪声的影响，基于信道初始估计的传统数字对消性能将会下降。

本文针对MIMO系统，提出了一种基于PSP-LMS算法的数字干扰对消算法。该算法充分考虑系统的非线性失真影响，采用自干扰信号和待接收信号联合信道估计，使用维特比算法实现自干扰信号数字对消和待接收信号最大似然接收。并将联合信道估计和自适应信道估计算法结合，可获得更加精确的信道估计，进一步降低自干扰信号残余，从而获得数字干扰对消的性能增益。

1 系统模型

以2×1 MIMO系统为例，如图1所示。发射端由码元映射、空时编码器以及天线发射等模块组成，接收端则由射频对消、非线性失真抑制和数字干扰对消模块组成。在接收端，信号首先经过基于可调谐模拟滤波器的射频干扰对消[10]后，接着利用独占信道发送的已知训练序列，进行自干扰信号初始化信道估计，计算系统非线性系数，然后信号再进入到以 PSP-LMS为核心的数字干扰对消模块。采用一个等效FIR滤波器模拟自干扰信道，通过基于PSP-LMS算法的自适应联合信道估计，提升数字干扰对消性能。

图1 基于PSP-LMS的MIMO全双工数字对消框图

(1)

一般地，假设携带非线性谐波分量的自干扰信号为zI，将该信号进行多项式分解可知，仅其中奇数阶的谐波分量对系统有影响，且其影响随着阶次越高而越小[8]，有

(2)

(3)

(4)

将式(4)展开，忽略3次以上谐波分量以简化计算，可得

(5)

2 基于PSP-LMS的数字干扰对消算法

本文提出一种基于PSP-LMS的数字对消方案，采用维特比算法实现自干扰信号数字对消和待接收信号最大似然接收，并通过基于逐幸存路径处理的方法，对自干扰信号与待接收信号进行联合信道估计，和自适应信道估计算法结合，可获得更加精确的信道估计，这是本算法的最大优势所在。本文假设各天线发送训练序列期间系统独占信道，初始化信道估计时可不受同频混叠干扰，但信道高斯噪声仍然会叠加。

2.1 非线性系数估计

(6)

根据前面的假设，系统发射训练序列期间独占信道，式(6)可以作进一步简化得

(7)

(8)

将式(8)代入式(7)可得

(9)

(10)

(11)

于是，利用最小二乘法可以估计出非线性系数为

(12)

3.for给定的迭代次数do

6. end for

通过非线性系数初始化估计，重构非线性谐波分量，并从接收信号中同时减去自干扰信号的线性分量和非线性分量，有效提升基于PSP-LMS算法中自适应信道估计的迭代收敛速度和估计精度，从而提高数字对消性能。

2.2 逐幸存路径处理

(13)

从接收到接收信号yk+1中减去该重构信号，实现基带干扰对消。对消后信号表示为

(14)

步骤3，状态转移并计算分支度量。对于所有可能的待接收信号状态转移路径，估计误差为

(15)

(16)

步骤4，计算路径度量并更新幸存路径。接着计算所有到达状态sk+1的路径度量，并根据最小路径度量值选取幸存路径。其路径度量更新公式为

(17)

合并符合上式的所有分支，将幸存路径扩展为

(18)

步骤5，信道参数更新。最后利用幸存路径及幸存序列，基于LMS算法更新信道估计器。信道估计更新表达式分别为

(19)

(20)

式中：μ为LMS算法的步长，该步长的选取直接影响算法收敛速度以及达到稳态时的均方误差性能。

步骤6，判断是否继续。结束则回溯网格图，得到对方有用信息序列的估计；否则转到步骤2。

3 仿真结果与分析

待接收信号的误码率性能如图2。现有文献中，SISO全双工系统[7-9]、MIMO全双工系统[10]是都先基于信道初始化估计数字干扰对消再进行信号检测，本文将主要和文献[7]中的数字对消算法性能作分析对比。假设采用同等信号发射功率的情况下，即N发射天线系统的每路发射功率分别为单天线系统的N分之一。从图中可以看出，待接收信号SNR超过15dB时，本文算法明显好于传统算法。当要达到10-3的BER性能，对于2×1MIMO系统能够可获得1dB性能增益；对于SISO系统可获得的性能增益超过2dB。

图2 对方节点有用信号的误码率性能

图3 自干扰信道估计MSE性能

图4 基于PSP-LMS的数字自干扰对消性能

4 小结

本文提出一种基于PSP-LMS的MIMO全双工数字干扰对消算法。实验表明，本文算法相比传统算法性能有以下两方面优势：1)综合考虑了系统非线性失真影响，通过抑制非线性谐波分量，获得部分干扰对消增益；2)通过自干扰信号和待接收信号进行联合信道估计，并结合基于逐幸存路径处理的自适应迭代算法，实现了更加精确的自干扰信道估计，一步获得干扰对消增益。该算法不足之处：在于逐幸存路径处理计算复杂度较高，且随着MIMO系统收发天线数目增加而大幅增加。通过对算法进行改进，在提升MIMO系统干扰对消性能的同时减少其计算复杂度将是下一步工作的重点。

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夏世风(1985— )，硕士生，主要研究方向为无线通信；

许锐峰(1979— )，工程师，主要研究方向为无线通信；

丁良辉(1981— )，助理研究员，主要研究方向为无线通信；

钱 良(1974— )，副教授，主要研究方向为无线通信；

张文军(1963— )，教授，博士生导师，主要研究方向通信与信息系统等。

责任编辑：时 雯

Digital Interference Cancellation using PSP-LMS in Full Duplex MIMO Wireless

XIA Shifeng1a，XU Ruifeng2，DING Lianghui1a，QIAN Liang1b，ZHANG Wenjun1a

(1a.InstituteofImageComm.andNetworkEngineering；1b.InstituteofWirelessComm.Technologies，ShanghaiJiaoTongUniversity，Shanghai200240，China；2.CommandDepartmentofPLANavy，Beijing100084，China)

A novel digital cancellation technique in full duplex MIMO wireless communication systems is proposed in this paper. The effect of non-linear distortions on self- interference cancellation in full duplex systems are considered. The proposed scheme are based on the Viterbi algorithm detection using Per-survivor processing (PSP) to jointly estimate the self-interference channel and the signal-of-interest channel. Simulation results illustrate that the proposed scheme is able to suppress the nonlinear distortion to the level of the significant noise component and has fairly desirable self-interference signal cancellation performance.

full duplex MIMO；digital cancellation；per-survivor processing；non-linear distortions

【本文献信息】夏世风，许锐峰，丁良辉，等.基于PSP-LMS的MIMO全双工数字干扰对消[J].电视技术,2015，39(13).

国家自然科学基金项目(61301117；61221001；61420106008)；上海市数字媒体处理与传输重点实验室(12DZ2272600)；上海交通大学科技创新专项资金项目(AF0300021)

TN949.6

A

10.16280/j.videoe.2015.13.031

2014-12-08