基于交叉极化的混合双工方法

尹 鹏，程 勇，王 鹤，厉东明

(1.国网天津市电力有限公司，天津 300010；2.国网陕西省电力有限公司，陕西 西安710048；3.全球能源互联网研究院有限公司，江苏 南京210000;4.南京邮电大学 物联网学院，江苏 南京 210003)

0 引言

全双工技术具有2大特征：高频谱效率和自干扰[1-4]。频谱效率的提升建立在有效消除自干扰的基础上。所谓自干扰，是指从设备的发送链路发出的信号，被设备自身的接收链路接收到，从而对目标接收信号造成干扰的现象[5]。现有的全双工通信对于自干扰消除的量化要求为133 dB,现有的自干扰消除仅能实现110 dB的抑制能力。对于基站端而言，尚能利用增加收发天线之间距离的方法进一步避免自干扰的影响。然而，用户设备端却受到处理复杂度和设备体积的限制而很难将自干扰抑制到理想的水平。

为了有效消除自干扰，现有的技术主要是从被动消除和主动消除2个方面进行研究。一方面，被动消除主要是指在接收机端处理之前的信号传输过程中避免干扰[6]。另外一方面，主动消除是指利用信号处理的方法去除接收链路信号中发送链路信号的影响[7]。对于主动消除而言，若干扰信号是以模拟信号的形式消除，那么就称为模拟消除。反之，若干扰信号以数字信号的形式被消除，则称之为数字消除[8]。

为了实现较好的自干扰消除效果，现有的全双工系统同时采用被动消除和主动消除[9]。因此，具备全双工通信能力的通信设备对硬件和软件的复杂度要求较高以支持自干扰消除能力。对于移动设备而言，设备体积和处理能力的限制使其难以满足全双工通信的要求。文献[10]提出了一种能在全双工和半双工之间灵活选择的双工方法，在自干扰消除复杂度和提升频谱效率之间寻求平衡。然而，该方法只在全双工和半双工之间切换，从本质上讲仍然属于传统的全双工/半双工范畴。

基于上述考虑，本文提出采用交叉极化和频率资源进行干扰隔离的混合双工通信方法。在该混合双工通信方案中，全双工基站的上行和下行分别和不同的用户终端通信，而不同用户上下行通信之间的相互干扰用交叉极化和频率隔离加以消除。对于上下行干扰用极化消除的用户，该方式等同于传统的全双工方式，而对于上下行干扰用频率消除的用户，该方式等同于传统半双工方式。由于该模型中消除上下行干扰的资源维度既有极化又有频率，因此该双工方式融合了全双工和半双工而被称为混合双工。

1 系统模型

1.1 混合双工通信场景

在如图1所示的混合双工通信场景中，一个基站与N个用户端进行通信。可用的频段数量为K(K

1≤{i,j,k,l,m,n,v}

任意极化方式在数学上可表示为[11-13]：

(1)

图1 使用频率和交叉极化的混合双工通信系统

特别地，对于正交极化[13]，则有

(2)

即采用正交极化的用户端可完全避免相互干扰，而采用交叉极化可在一定程度上避免用户之间相互干扰。

1.2 极化-频率资源分配

对应于图1所示的混合双工通信场景，用户间的频率和极化通信资源分配如图2所示。用户1的上行和下行共同占用频段f1，而以极化p1和p2避免相互干扰。用户i的上行和下行共同使用极化pk，而以频段fi和fj避免相互干扰。类似地，用户j的上行和下行共同使用极化pl，而以频段fj和fm避免相互干扰。用户N的上行和下行共同占用频率fn，而以极化pl和pv避免相互干扰。

上述资源分配方案仅针对4个用户终端的情况进行了示例说明。对于用户数量更多的实际通信场景，如何分配上述极化和频率资源对于有效避免用户间相互干扰、提升频谱效率至关重要。下面将针对用户数量更多的情况进行混合双工方案的设计。

2 混合双工极化资源分配算法

本节将对混合双工的极化-频率资源进行分配，首先针对不考虑复杂信道衰落(如视距通信)的理想情况进行资源分配，进而去掉信道理想化的假设并扩展到去极化信道下进行资源分配。

2.1 理想情况下的极化-频率资源分配

在不考虑复杂信道衰落(如视距通信)的理想情况下，用户终端的极化方式可以均匀分配。在如图3所示的球体任意截面上，位于圆形直径上任意两端的点表示2个完全正交的极化方式[14]。例如，用户1和用户j的极化方式可以相互正交，而用户i和用户N的极化方式也可以相互正交。此外，不属于同一直径上2个端点的2个极化状态不满足完全正交的条件，如用户1和用户i的极化状态。

图3 理想情况下的极化资源分配

无论是否完全正交，上述极化状态都能在一定程度上避免相互干扰，因而称为交叉极化。交叉极化的抗干扰能力随着极化方式差异的增加而增强。交叉极化对可以选取一些熟知交叉极化，如水平/垂直极化、±45°极化以及左旋圆/右旋圆极化[14]。在此基础上，可以按照等分的方式选取其他交叉极化，如在水平极化和垂直极化之间进行2N-K等分。因此，交叉极化方式的选取复杂度低，易于实现。

2.2 去极化信道下极化-频率资源分配

对于实际的通信场景，无线传输往往受到信道去极化[15-16]的影响。去极化是指信号在信道中传输时，其极化特性发生衰落的现象。例如，用户i和用户j之间的去极化信道可表示为[15]：

(3)

式中，参数γ∈[0,1]与信道的去极化程度有关。对于上节所描述的理想信道，参数γ的取值为0。参数γ的取值越大，信道的去极化作用越强。

信道去极化使得传输中的信号极化方式发生偏转。因此，实际情况下的极化方式分配是受用户终端数影响的极化方式分配。为了描述分配极化方式的差异大小，在极化资源分配中引入极化交叉度量：

(4)

若2个极化方式p1和p2的差异越大，则χpol的取值越小。特别地，当p1=p2时，χpol的取值为1；而当p1与p2垂直(p1Hp2=0)时，χpol的取值为0。

路径损耗也会降低用户终端之间的同频干扰，将路径损耗表示为χd。进而，以用户i受到用户j(1≤i,j≤N,i≠j)的同频干扰为例，可将此同频干扰表示为：

Iji=χdji·χpolji·‖sj‖2，

(5)

式中，‖sj‖2为用户j信号的原始功率，χdji为用户j到用户i的路径损耗，χpolji为用户j的极化方式对用户i极化方式的交叉度。

根据式(5)可知，若不影响用户i的正常通信，其受到的干扰Ii要足够小，即Ii小于特定的门限Ith。该条件等价于

(6)

在蜂窝小区通信中，用户i和用户j之间的距离dij可以通过估计得到，进而可按照χdji=20lg(f3)+20lg(dji)+32.4计算得到用户i和用户j之间的路径损耗。因此，用户极化方式的分配的原则是满足式(6)所描述的条件。按照上述分析，基于交叉极化的混合双工算法设计如图4所示。

图4 基于交叉极化的混合双工算法设计

算法设计整体上分为2部分：频率资源分配和极化资源分配。首先，在基站执行用户与基站距离估计的基础上，为距离基站较远的用户及其上下行通信优先分配有限的频率资源。其次，剩余的用户估计用户间信道的去极化参数、距离并共享自身的发送功率。利用用户间距离参数以及工作频率计算配对用户间的路径损耗。根据上述参数估计，按照式(6)为配对用户选取极化方式。上述频率和极化资源分配的出发点是：相比较于频率维度，极化维度更适合用于近距离通信。本文对于信号极化的使用主要是基于信号处理的方法，即通过资源分配方法确定极化方式并相应地调整如式(1)所示的信号极化分量。

按照上述资源分配方法进行数据通信，用户i(1≤i≤N)的上行速率和下行速率分别为:

(7)

式中，wi为用户i占用的频带宽度。IBi和Iji如式(5)所示分别为基站和用户j对用户i的干扰。pBi和pi分别为基站对用户i的发送功率以及用户i的发送功率。χdiB和χpoliB是用户i到基站的路损和极化交叉度，而χpolBi和χpolBi分别是从基站到用户i的路损和极化交叉度。δi(δB)为用户i(基站侧)的残留自干扰。σi(σBi)为用户i(用户i在基站侧)的叠加噪声。

3 仿真分析

为了验证基于交叉极化的混合双工通信方法的性能，本节采用Matlab进行数值仿真。仿真参数设置如下：用户终端数N=150，频率范围1 900～2 100 MHz。信道去极化参数γ在0～0.1之间随机取值。用户信噪比取值范围为-15～15 dB。用户信号和噪声随机产生，而基站和用户极化方式和极化信道分别按照式(1)和式(3)产生。为此，基站和用户的天线采用正交双极化天线。除了信道的去极化作用，仿真还采用了瑞利信道模型h=|h|ejφ，其中φ是[0,2π)之间均匀分布的随机变量，而|h|则对应路径损耗。因此，仿真中实际使用的信道为hHij。仿真次数设置为10 000次以消除随机性对仿真结果的影响。为了突出本文提出方法的性能优势，仿真同时考察了基站和用户都采用半双工技术以及基站和用户都采用全双工技术的性能。在基站和用户都采用全双工技术的情况下，假定用户端由于复杂度的限制而不能采用自干扰消除处理。

信道去极化作用的仿真结果如图5所示。图中黑色的星号*表示原始传输信号，而灰色的圆点表示经过信道传输(即受到去极化作用)后的信号，而受到高斯白噪声影响后的信号则在球面上均匀分布(为清晰起见图中未标出)。从仿真结果可以看出，信道去极化会使得原始信号的极化发生变化，偏离原来的极化方向。

图5 信道去极化对于信号极化的影响

小区的平均吞吐量随信噪比的变化情况如图6所示。对于本文提出的混合双工方法，仿真分别考察了理想情况(γ=0)和信道去极化(γ=0.1)情况下的性能。如图5所示，随着信噪比的增加，小区用户平均吞吐量随之增加。由于采用全双工技术的方案受限于较强的自干扰，其吞吐量随信噪比的变化较为平缓。相比之下，混合双工方案和半双工方案则不受用户间干扰的限制，因此其平均吞吐量高于全双工方式的平均吞吐量。理想情况下(γ=0)，混合双工方式的平均吞吐量接近于半双工方式平均吞吐量的2倍。因为混合双工使用了交叉极化避免同频干扰，节省了频谱资源。在非理想情况下(γ=0.1)，由于交叉极化的选取不是完全正交的，因此相比较于理想情况在小区平均吞吐量上有所下降。

图6 小区平均吞吐量随信噪比变化仿真结果

图7 小区平均吞吐量随用户数变化仿真结果

在图7的仿真结果中，小区的平均吞吐量随小区用户数减小。因为用户数量N越大，用户之间以及用户上下行之间的干扰越强。对全双工方式而言，用户上下行之间的强干扰使得其平均小区吞吐量最低。半双工方式由于消耗较多的频率资源而降低了平均小区吞吐量。相比之下，混合双工方式在用户上下行干扰和节省频率资源之间取得较好的折中。因此，其平均小区吞吐量相对于全双工和半双工方式有所提升。此外，去极化信道(γ=0.05)下的混合双工平均吞吐量低于理想情况下(γ=0)的平均吞吐量。

4 结束语

本文提出了一种基于交叉极化的混合双工通信方法。该方法使得不同用户上下行之间的同频干扰利用交叉极化加以消除。Matlab仿真结果表明，相比于完全全双工和完全半双工方法，本文提出的混合双工方法能提升频谱利用率，且不会显著增加用户终端的复杂度。