蔡勇超
(南方电网广东佛山供电局,广东 佛山 528000)
直放站是一种对无线信号进行增强及转发的设备,能够将信号延伸到基站覆盖不到或信号很弱的地方,由于无须像基站一样进行选址和建设,且没有复杂的信号和数据处理过程,使得直放站使用成本比基站大幅降低,是解决弱信号区域网络覆盖难题的最经济手段[1,2]。
同频直放站由于隔离度有限,其接收天线和发射天线之间不可避免的会形成耦合回波,这些干扰信号影响直放站输出信号质量,若不加以抑制,则来自基站的微弱信号会被耦合回波湮灭,严重情况下还会产生直放站自激现象,使得直放站功放处于饱和状态,导致直放站无法发挥其作用[3]。
为了抑制耦合回波,常见的解决方案是提高收发天线之间的隔离度,具体措施有增大收发天线之间的距离、使用定向天线和采用自适应滤波技术来消除耦合回波[4]。自适应滤波技术即为(Interference Cancel System,ICS)干扰抑制系统同频直放站的关键技术,文章研究了ICS同频直放站的工作原理及耦合回波产生的原因,从自适应回波消除算法和回波信号预处理技术2个方面验证其对耦合回波的抑制效果。
同频直放站具有价格低廉、结构简单、无需安装、工作状态可灵活配置等优点,在移动通信领域应用广泛,作为基站信号的延伸覆盖补充。
同频直放站收发信号频率相同,因此收发之间必须有效隔离。但是随着设备集成化程度越来越高,再加上大众对外观小型化和美观化的追求,直放站生产商只好不断缩小设备体积,使得收发天线之间的距离不得不安装的较近,这就容易造成收发隔离度不够、输出信号质量变差等问题。
同频直放站回波干扰形成原因如图1所示。接收天线接收到基站发射的微弱信号后进行同频放大,然后由发射天线发送出去,这样收发天线之间就存在反馈通路。若是反馈信号,即回波干扰信号强度大于基站下行信号,则回波干扰信号会被不断放大转发,造成信噪比下降,严重情况下甚至引起系统自激。由于回波干扰信号和实际有用信号是同频的,因此无法使用传统的频域加窗滤波方法消除。
在数字同频直放站的内部引入回波消除模块,对反馈回波进行滤波处理,即为ICS同频直放站,其内部架构如图2所示。信号经接收天线进入双工器,将上行数据和下行数据隔离,确保直放站工作在全双工状态。然后经过低噪声放大器(Low Noise Amplifer,LNA),再进行混频处理将信号转换为中频信号,最后经中频滤波和数字模拟转换器(Digital-to-Analog Converter,DAC)采样后进入数字信号处理单元,对信号做回波消除、数字滤波等处理[5]。反之,信号经过模拟数字转换器(Analog-to-Digital Converter,ADC)转换为模拟信号,滤波后上变频到发射频段,再经功率放大(Power Amplifier,PA)和双工器隔离,最后由转发天线发射出去。
ICS同频直放站在传统模拟直放站的基础上引入数字信号处理单元,通过AD转换、混频滤波等手段抑制回波干扰,解决了模拟直放站存在的一些不足,具备3个方面的优势。
(1)ICS数字同频采用数字滤波技术,在消除直放站上行干扰的同时还能利用载波选频手段将有用频段外的信号通过滤波器滤除,使得基站接受到的上行噪声干扰大幅下降。
(2)ICS同频直放站的数字模块中加入了自适应滤波技术,通过跟踪和反馈回波信号,生成回波镜像,从而在数字域进行抵消,这样可以大幅提高直放站的隔离度,使得收发天线的安装变得简单,有效降低工程项目成本。
(3)在天线隔离度不变的情况下,通过加入回波干扰算法,能够抵消直放站回波反馈引起的自激干扰,从而提高直放站的增益,使得信号覆盖范围更广。
ICS同频直放站的核心是通过数字模块的自适应滤波技术和硬件隔离来抵消回波干扰,从而提高直放站的系统增益。自适应滤波器通过信号的变化,利用设定的算法自动调节滤波器的参数,从而获得最优的滤波效果。
自适应滤波器通过预设的某一准则自动调整滤波器抽头参量以达到最优滤波效果,其原理如图3所示。从图3可知,自适应滤波器由自适应算法单元和系数可调数字滤波器单元组成,其中x(n)为输入向量,y(n)为输出向量,w(n)为抽头系数,可以通过设定的自适应算法,得到最优的值,d(n)为期望向量,e(n)为误差向量。
由此可得,滤波器的输出向量为
式中:N表示滤波器长度;e(n)=d(n)-y(n)。
由于具备自适应调节的优势,因此自适应滤波器被广泛应用于现代数字通信领域,是ICS同频直放站的关键技术之一,衡量ICS同频直放站滤波性能的指标主要有如下几点。
(1)收敛速度。主要由抽头系数w(n)从原始值w(0)到最优值的迭代次数,即自适应算法的快慢程度决定。
(2)稳态误差。指滤波器参数经过多次的迭代运算后趋向稳定,此时的实际参数与最优参数之间的偏差称为稳态误差。
(3)计算复杂度。即算法实施的难易程度,需要的硬件资源要求高低,复杂度低的算法,占用的现场可编程逻辑门阵列(Field Programmble Gate Array,FPGA)资源就少,处理速度也较快,反之需要占用的硬件资源多,对处理器要求高,实施难度大。
自适应干扰消除算法已经成为现代信号处理技术中最重要的滤波算法之一,经过不断的改进和完善,已经形成了以最小均方算法(Least Mean Square,LMS)、变步长LMS、归一化最小均方算法(Normdized Least Mean Square,NLMS)以及块最小均方算法(Block Least Mean Square,BLMS)等为代表的经典算法[6,7]。
LMS算法是一种随机梯度算法,采用局部滤波方式,不需要复杂的矩阵求逆运算,整个过程包括滤波和自适应2个环节。首先输入信号经过滤波后得到初次输出信号,然后和期望信号比较得出差值,再通过自适应滤波器来修正其特性参数,使得误差值越来越小,直到输出信号无限接近期望值。LMS算法步长参数是固定的,其收敛速度始终不变,但是在算法初期需要滤波器对参数做出快速调整,此时希望步长参数较大以达到快速收敛由此衍生出变步长LMS算法,其解决了收敛速度和失调量之间的不平衡矛盾。NLMS算法本质上也属于变步长LMS算法,结构与其类似,但性能有所提升,应用也较为广泛。
上述几种算法都是逐点进行迭代更新,也就是逐点迭代算法,而BLMS是以块为最小处理单元,具体是滤波器接收到多个信号数据后再通过自适应算法修正滤波器参数,可以当作是对多个信号数据取平均值,这样算法更加精准,同时处理的数据量也更少,但缺点是在收敛范围后期收敛速度会适当下降。
LMS、NLMS和BLMS这3种自适应干扰消除算法各有优劣,对比结果如表1所示。
表1 算法优劣对比
通过搭建仿真平台,对以上算法进行多次MATLAB仿真,统计算法收敛速度和误差值,并将结果绘制成图4。从图4中可知,BLMS前期收敛速度最快,LMS紧随其后,最慢的是NLMS,但是最后的收敛结果,即误差值基本一致,也就是这几种算法在消除回波结果上都能达到较理想的效果。综合考虑算法结构复杂度、运算量、收敛速度及结果、软硬件实现成本等,目前大多数的ICS同频直放站采用的是LMS算法技术。
预处理技术是指在ICS无线直放站正常工作之前,需要对回波信号进行一系列的前期处理,目的是完成系统的初始化,使得自适应滤波器将相关参数调整为最优。目前ICS同频直放站用到的预处理技术主要有回波信号延时估计和回波信道多径位置估计2种。
ICS同频直放站收发天线之间的隔离度有限,导致发射天线发送出去的信号被接收端接受,形成回波干扰,利用回波信号延时技术估计出虚拟的回波信号,然后与实际的回波信号在时域上能够精准对其抵消[8]。针对回波信号延时估计的误差进行系统仿真,得出了相关的性能损失值,结果如表2所示。
表2 回波信号延时估计误差性能损失仿真值
在表2中,均方误差(Mean Square Error,MSE)定义为回波信号估计值与实际值相抵消后的均方误差,计算方法为
式中:t[n]为估计的回波信号;d[n]为实际回波信号;E[•] 为期望运算;为求模运算。从结果中可以看出随着回波信号延时和实际信号延时偏差的增大,均方误差上升明显。因此,提高回波信号延时估计的精准度,对ICS同频直放站回波干扰能力提升至关重要。
回波信道多径位置估计技术通过预测各个回波的路径,从而估计回波信道路径延时。目前大多数ICS同频直放站采用的是中频数字信号处理方案,使用自适应滤波技术来抑制耦合回波[9]。自适应滤波器有有限脉冲响应滤波器(Finite Impluse Response,FIR)和无限脉冲响应滤波器(Infinite Impulse Response,IIR)这2种实现结构,FIR最大的优势是不存在反馈回路,所以稳定性很强,而且容易实现,是ICS同频直放站常用的结构。
在FPGA等硬件平台实现FIR自适应滤波功能时,如果遇到部分冲激系数为0的情况,则会出现同样数量乘数为0的乘加单元,占用较多硬件资源。若能大致估计出耦合回波信道中冲激响应系数为0的路径位置,则可以只用延时单元就能完成0系数处耦合回波的滤波处理,避免硬件资源的浪费。由此可见,耦合回波信道多径位置估计技术能够减少系统硬件资源的使用,从而节约制造成本,有利于ICS同频直放站的大规模生产应用。
同频直放站结构简单、设计小巧,作为基站信号的延伸装置,已经广泛应用在基站信号薄弱的地方。但是同频直放站的回波干扰是不可避免的,文章首先分析了同频直放站的结构和回波干扰产生的机理,其次研究自适应滤波技术和算法对消除回波干扰的作用效果,最后从回波信号延时估计和回波信道多径位置估计两个方面阐述回波信号预处理技术在同频直放站中的应用。