单天线全双工通信系统的自干扰数字消除研究

云泽雨

(交通运输部北海航海保障中心天津通信中心,天津 300451)

0 引言

全双工技术作为实现更高频谱效率的新兴技术,与传统的双向半双工相比,不仅提升了频谱利用率,而且吞吐量也可提高两倍[1]。由于全双工系统的发射机和接收机采用相同的频率,因此,从发射到接收过程中不可避免地对系统有自干扰影响。通常,自干扰抑制技术可以分为3类:传播域隔离[2]、射频(RF)域抑制[3]和数字域消除[4]。传播域隔离采用天线方向性、路径损耗、交叉极化和电平衡隔离器的组合来实现。RF域抑制则通过从接收机输入中减去传输信号的处理副本来实现。数字域消除则通过数字滤波器将已知传输数据作为检测器的输入进行自干扰抑制。文献[5]分析了发射机和接收机功率放大器(PA)的非线性影响。文献[6]验证了当发射机和接收机使用两种不同的振荡器时相位噪声是阻碍自干扰消除的关键因素。单天线全双工系统可实现50～60 dB的数字消除,有限的RF消除会导致接收机的RF和基带(BB)非线性对自干扰信号产生更大的影响。

本文在综合分析发射机和接收机同相/正交(IQ)不平衡、收发机硬件中的非线性失真、接收机噪声系数以及同相/正交(IQ)混频器的相位噪声效应的基础上,设计具有直接转换结构的单天线全双工通信系统的自干扰数字消除模型。重点分析发射机和接收机自干扰特征,提出适用于接收机链路RF和BB非线性的自干扰数字消除方法,采用正交三角(QR)分解法对设计矩阵进行正交化,从而减少数字消除误差。通过波形模拟展示接收机RF和BB二阶和三阶非线性对RF消除剩余自干扰的影响。

1 全双工收发机模型及自干扰特性

1.1 全双工收发机模型

本文设计的具有直接转换结构的单天线全双工收发机详细框图见图1。其中,PA为功率放大器,VGA为可变增益放大器,IQ混频器为同相/正交混频器,BBA为宽带脉冲放大器,LPF为低通滤波器,BPF为带通滤波器,LNA为低噪声放大器,ADC为模拟数字转换器,DAC为数字模拟转换器,x[n]为线性自干扰信号,x(t)为DAC输出端的数字信号,xIQ(t)为RF信号的上变频,xPA(t)为PA非线性响应信号,d(t)为接收机的期望信号,r(t)为接收机输入端的数字信号,rLNA(t)为LNA的输出信号,rIQ(t)为下变频信号,y[n]为ADC输出端的数字信号。

图1 单天线全双工收发机模型

1.1 发射机的自干扰

在传输链路中,干扰主要来自IQ混频器和功率放大器等RF前端硬件。当信号经过DAC后,转换后的x(t)将同相(I)信号分量和正交(Q)信号分量通过LPF来抑制混叠干扰。I信号和Q信号发送至IQ混频器用于上变频到载波频率。在IQ混频器中,IQ不平衡对信号产生相位噪声。假设γTx和λTx分别为线性和非线性信号分量的复增益,则RF信号的上变频为

(1)

其中,

(2)

其中,ωc为RF信号的角中心频率,θTx为随机相位噪声过程,(-)为复共轭。

在信号传输前,上变频信号经过VGA和PA将信号的传输功率放大来满足通信传输要求。由于接收机的LPF会将RF的偶数功率谐波截断,因此,PA只考虑奇数阶非线性项。假设VGA增益为βVGA,则基于Hammerstein非线性建模的PA非线性响应为

(3)

其中,p为非线性阶数,f(t)为记忆多项式,*为线性卷积。βPA,1为线性增益,βPA,3为三阶非线性失真增益。

由于PA输出的三阶失真的非线性最强,因此,本文只考虑三阶失真,将非线性失真增益定义为

(4)

其中,βC,1为线性增益,n为任意组合C={PA,LNA,BB}的非线性阶数。

在单天线系统中,从PA输出的xPA(t)通过循环器传送到天线,发射机输出的数字信号将部分反射回接收机前端,假设αRF(t)和hch(t)分别是RF消除的脉冲响应和自干扰信号的多径信道响应,则接收机输入端的数字信号为

(5)

其中,

(6)

其中,d(t)和ηth(t)分别为接收机的期望信号和热噪声。

1.2 接收机的自干扰

数字信号r(t)经过LNA放大后,同样使用Hammerstein模型对LNA非线性响应进行建模,本文只考虑接收机硬件对期望信号和噪声的线性运算,则LNA的输出信号为

(7)

其中,

c(t)=βLNA,1(d(t)+ηth(t))+ηLNA(t)

(8)

其中,ηLNA(t)为LNA的噪声,q为非线性阶数,βLNA,1和βLNA,q分别为LNA的线性增益和相应的第q阶非线性失真增益。由于偶数阶RF的LNA非线性可产生远离LPF的频率分量,因此,本文只考虑奇数阶失真。

数字信号rLNA(t)经过IQ混频器后,接收机的IQ混频器将RF信号下变频为基带频率,并使用LPF滤除高频项。IQ混频器会产生随机相位噪声θRx(t),在单天线全双工系统中,发射机和接收机共享相同的振荡器,从而产生共同的相位噪声过程θ(t),则RF信号的下变频为

rIQ(t)=sIQ(t)+c(t)

(9)

其中,sIQ(t)为IQ混频器输出的非线性噪声增益。考虑到IQ不平衡的影响,接收机的IQ混频器也会产生非线性分量信号,IQ混频器输出信号可以改写为

(10)

其中,γRx和λRx分别为线性增益和非线性增益,ηIQ(t)为IQ混频器的噪声。

由于VGA和ADC也会给BB信号引入非线性和数字转换偏移,因此,在考虑二阶非线性的基础上,复BB信号可以写为

(11)

其中,m为非线性的阶数,βBB,r和ηBB(t)分别为第m阶基带增益和BB分量噪声。

在接收机链路的末端,ADC将模拟BB信号转换为数字域信号。考虑到ADC产生的量化噪声nq[n],则ADC输出端的数字信号表示为

(12)

其中,ηT[n]为接收机的总噪声,包括热噪声、接收机噪声系数和量化噪声。

2 自干扰信号的数字消除

为了对ADC输出端的数字信号y[n]进行估计,提出适用于接收机链路RF和BB非线性的自干扰数字消除方法,并结合正交化方法确保估计精度。

Y=Ψw+d+η

(13)

其中,

(14)

其中,Ψ为设计矩阵,w为参数向量。

本文的目标是估计参数w,然后用于重构和消除检测器输入端的自干扰信号。因此,误差向量定义为

(15)

(16)

(17)

令μ=Rw,则式(17)的最小化问题可以进行改写并找到最小二乘解为

(18)

3 性能分析

3.1 模拟参数

利用图1中建立的单天线全双工收发机模型来进行波形模拟,模拟器采用MATLAB的基带等效模型构建基于20 MHz正交频分复用(OFDM)系统的波形模拟,在模拟IEEE802.11系统中,每个OFDM符号有64个子载波。波形和系统的参数,如表1所示。双全工收发机系统的各硬件参数,如表2所示。

表1 波形和系统的参数

表2 全双工收发机系统的各硬件参数

由于循环器作为直接自干扰分量和多个多径分量可向接收机提供更强的泄漏信号,因此,本文将自干扰信道模拟为莱斯(Rician)衰落信道,并使用无线局域网(WLAN)数据包格式进行通信传输,其中每个数据包由120个OFDM符号组成。将8%的数据包作为训练符号用于估计和消除自干扰,并使用1000次Monte Carlo模拟来计算平均消除性能。本文将循环器的隔离度设置为15 dB,用于隔离可变RF消除值以此显示其对数字消除的影响。

3.2 自干扰消除性能和SINR分析

为了验证本文所提出的自干扰数字消除方法对单天线双全工通信系统的有效性,将本文方法与广泛线性消除方法[7]、非线性消除方法[8]和级联非线性消除方法[9]对单天线双全工通信系统的自干扰消除性能进行比较。

对于不同的RF消除值,将本文提出的数字消除方法与其他方法进行自干扰消除性能比较。在不同RF消除值和总发射功率为25 dBm条件下,采用不同数字消除方法后的剩余自干扰功率比较,如图2所示。

图2 不同数字消除方法后的剩余自干扰功率比较

在图2中,广泛线性消除方法有20～45 dB的剩余自干扰功率,虽然非线性消除方法和级联非线性消除方法可以大幅提高性能,但在RF消除值为50 dB时,剩余自干扰功率仍约为30 dB。本文提出的数字消除方法具有更好的性能,这是由于有限的RF消除会使接收机输入端的自干扰信号功率更高,从而导致接收机链路中的硬件产生更强的非线性效应,并且本文方法中包含了接收机链路的二阶和三阶非线性,而其他方法只考虑了发射机的PA非线性,忽略了接收机链路的非线性失真。

在RF消除值为60 dB的条件下,对于不同的总发射功率,采用不同数字消除方法的信号与干扰噪声比(SINR)比较,结果如图3所示。

图3 不同数字消除方法后的SINR比较

在图3中,在计算SINR的过程中,由于循环器的隔离度为15 dB,因此,信号自然存在15 dB的SINR。非线性消除方法和广泛线性消除方法分别将自干扰抑制到10～15 dBm的发射功率。虽然级联非线性消除方法在较高发射功率情况下的性能优于非线性消除方法和广泛线性消除方法,但由于存在过度拟合问题,在低发射功率情况下的估计误差较大。本文提出的数字消除方法具有更好的性能,这是由于通过设计矩阵的正交化来消除过度拟合,从而减少了估计误差。因此,本文提出的数字消除方法可对非线性接收机提供可靠且充分的抑制自干扰信号。

4 总结

由于单天线全双工系统中的自干扰消除性能受到收发机链路中硬件的限制,本文设计了具有直接转换结构的单天线全双工收发机,对发射机和接收机自干扰特征进行了详细建模,提出了适用于接收机链RF和基带(BB)非线性的自干扰数字消除方法。利用QR分解法对设计矩阵进行正交化,从而减少估计误差和消除误差。未来的研究将致力于多进多出(MIMO)系统的自干扰建模和数字消除方法。