基于极化斜投影的功放非线性影响下的MIMO全双工自干扰消除方法

摘要

本发明公开了一种基于极化斜投影的功放非线性影响下的MIMO全双工自干扰消除方法，属于无线通信技术领域。本发明利用信号的极化域，在接收端利用自干扰信号和期望信号的极化状态构建斜投影矩阵，将自干扰投影到投影矩阵的零空间达到消除自干扰的目的，并且能够保留期望信号。本发明不需要对功放非线性进行建模，不用复杂的预估算法，实时性强，在系统发射功率持续增加的情况下，本发明都能对系统的自干扰进行有效的消除。

说明书

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，特别涉及全双工通信技术和全双工通信系统中的自干扰消除。具体地说，是指基于极化斜投影的功放非线性影响下的MIMO全双工自干扰消除方法。

背景技术

全双工通信能够在同一时间和同一频段上实现双向通信，与传统的时分和频分技术相比，全双工技术能大大提升系统的传输数据速率。全双工通信中的一个关键挑战是消除同一收发机之间的自干扰，这个自干扰信号通常比期望信号高60dB～100dB。

在全双工系统中，由于发射端功率放大器(简称功放)非线性失真引起的自干扰严重影响了全双工设备的性能，尤其是在MIMO全双工系统中，多路发射天线的功放非线性失真引入更为严重的自干扰。现在已有一些关于解决由功放非线性带来的自干扰的研究，该类研究大都需要对功放的非线性进行数学建模，然后采用一些估计方法对该模型的非线性参数进行估计，接着根据得到的功放非线性参数构建一个自干扰消除信号，最后在接收端减去该构建的自干扰消除信号去抵消自干扰。但在实际的系统中，如果对功放非线性建模采用的数学模型与功放的实际特性不匹配的时候，那么当发射功率比较大的时候，由于这种不匹配导致的剩余自干扰就会很大，从而严重自干扰的消除性能。

发明内容

针对存在功放非线性的MIMO全双工系统，本发明提出了一种基于极化斜投影的自干扰消除方法。该方法利用自干扰的极化特性不受功放非线性的影响，能有效的消除功放非线性引起的自干扰。

在MIMO全双工系统中，系统的功放非线性成为限制传统自干扰消除性能的一个重要因素。本发明提出了一种极化域的自干扰消除方法，用以消除存在功放非线性时系统的自干扰。本发明利用自干扰信号的极化特性仅由天线的极化方式决定而不会受到功放非线性的影响，在接收端通过对自干扰信号进行斜投影处理，将自干扰信号投影到斜投影算子的零空间上。理论分析和仿真显示，本发明可以有效的消除存在功放非线性时系统的自干扰，同时当发射信号的功率增大时，本方法的消除性能不会随着非线性自干扰信号功率的增大而出现下降的现象。

本发明提供的所述的基于极化斜投影的功放非线性影响下的MIMO全双工自干扰消除方法，具体步骤如下：

第一步，通过发射端已知的天线极化状态以及自干扰信道和期望信道的信道信息计算到达接收端时的自干扰的极化状态矩阵和期望信号的极化状态矩阵；

第二步，通过得到的自干扰和期望信号的极化状态矩阵计算斜投影算子；

第三步，用斜投影算子左乘接收信号消除自干扰，保留期望信号；

第四步，采用迫零接收方法分离期望信号。

本发明的有益效果有：

(1)可以有效的消除存在PA非线性时系统的自干扰；

(2)信干噪比增益和系统和速率随着发射功率的增大而增大；

(3)系统性能随着信道去极化效应的增强而提升。

附图说明

图1：本发明实施例的使用极化斜投影技术的全双工系统设计图；

图2：本发明中不同发射功率，不同期望信道莱斯因子下的，基于极化斜投影的自干扰消除方法和基于功放非线性估计的自干扰消除方法消除的输出SINR增益对比图(坐标图)；

图3：本发明中不同发射功率，不同期望信道莱斯因子下的，基于极化斜投影的自干扰消除方法和基于功放非线性估计的自干扰消除方法消除的系统和速率对比图(坐标图)；

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细说明。

本发明提供一种基于极化斜投影的功放非线性影响下的MIMO全双工自干扰消除方法。

本发明采用如图1所示的全双工系统模型。该系统在发射端采用具有正交的极化状态的双极化天线发射多路信号，在接收端采用多对正交双极化天线进行信号的接收和处理。与传统的MIMO全双工系统区别在于该系统在接收端通过正交双极化天线的两个通路来处理信号的极化信息。

对于发射机，用x(n)表示原始的基带发射信号，当受到功放非线性的影响后，功放输出信号x^PA(n)可以表示为输入信号的多项式函数，如式(1)所示

L表示非线性阶数，a_l表示非线性增益。

接收信号表示为

其中和分别是发送的自干扰信号和期望信号，G和H分别是自干扰信道和期望信道，w(n)表示加性高斯白噪声(AWGN)。具体表示如下。

其中，是每根发射天线的极化状态。是期望信号的极化状态，由极化相位描述子表征，S(t)是时域信号波形。是与式(1)中x^PA(n)相似的受到功放非线性影响的自干扰信号，则是发射的期望信号。

其中每一个元素表示第j个发射天线到第i对正交双极化接收天线之间的去极化信道。g_ij表示空间衰落因子，表示的是极化信道。

其中，K是信道的莱斯因子。和是信道矩阵的相干部分和不相干部分。期望信道与自干扰信道具有相同的结构，可以表示为

其中H中的每一个元素含义跟自干扰信道中的类似。

其中w_i(n)＝[w_H(n),w_V(n)]^T(i＝1,2,…,N_R)中的w_H(n)和w_V(n)分别表示高斯白噪声w_i(n)的水平和垂直分量。w_H(n)和w_V(n)服从均值为0方差为的复高斯分布。

本发明提供的基于极化斜投影的功放非线性影响下的MIMO全双工自干扰消除方法，该方法的具体框图如图2所示，包括斜投影算子的构建、自干扰信号的极化斜投影处理、采用迫零检测提取期望信号，具体如下：

首先对式(2)进行变形，将信号的极化信息与时域波形信息分离开如下

y(n)＝Ax^I(n)+Bx^S(n)+w(n)*MERGEFORMAT(8)

其中矩阵表示接收到的自干扰信号的极化状态矩阵，其中的每个元素表示的是受到功放非线性影响时域波形信号向量。同样地，矩阵表示的是接收到的期望信号的极化状态矩阵，其中的每个元素为表示的是期望信号的时域波形。从式(8)可以看出，包含有极化状态信息的矩阵A和B已和时域信号波形x^I/S(n)分离开了，因此可以仅对信号的极化状态信息进行处理从而不会受到功放非线性的影响。

利用已知的信道状态信息(在这里假设信道状态信息在接收端已知)和发送信号的极化状态信息获得极化状态矩阵A和B构建斜投影算子E参考文献[1](见参考文献[1]：B.Cao，Q.Zhang，and R.Lu，et al.，“PEACE:PolarizationEnabledActive CooperationScheme Between Primary and SecondaryNetworks，”IEEE Trans.Veh.Tech.，vol.63，no.8，pp.3677-3688，Oct.2014.)如下

其中是矩阵A的正交投影算子，I单位矩阵。斜投影算子具有如下性质：E_B|AA＝0,E_B|AB＝B。

最后用斜投影算子E左乘接收信号y(n)得

从式(10)可以看出，自干扰Ax^I(n)被完全消除掉，期望信号x^S(n)保留了下来。为了检测期望信号，采用迫零检测法检测信号，检测器可以表示为Z＝(BHB)^-1BH。经过线性检测后的信号表示为

通过仿真验证本方法的性能，采用系统的输出信干噪比SINR_out和输入信干噪比SINR_in的比值以及系统的数据速率来衡量消除方法的消除性能。仿真中采用4x4的MIMO全双工系统，发射天线采用2对±45°正交双极化天线来发射4路信号，每一对极化天线的极化状态为接收端采用4对正交双极化天线接收4路信号。为方便分析，PA非线性只考虑到3阶非线性。自干扰信道建模为双极化莱斯信道，其参数设置见参见文献[2](见参考文献[2]：M.Duarte,C.Dick,andA.Sabharwal,“Experiment-driven characterization of full-duplex wirelesssystems,”IEEE Transactions on Wireless Communication,vol.11,no.12,pp.4296-4307,Dec.2012.)。

图2显示了在不同的发射功率下，本方法与现有的采用功放非线性估计补偿自干扰消除方法的比较，采用信干噪比SINR增益作为对比指标。并且在不同的期望信道的莱斯因子条件下，本方法的消除性能的比较。由图可以看出，随着发射功率的增大，系统获得的自干扰消除量也会增大。并且最为重要的是，在发射功率较大时，本方法的消除性能不会出现功放非线性估计补偿方法在发射功率较大时性能下降的现象。这表明本方法的消除性能是不受功放非线性影响的，原因在于本方法中，由于信号的极化特性不受功放非线性的影响，在这个过程中不需要对功放的非线性进行建模，这样避免了由于估计模型和功放实际非线性特性不匹配带来的在较大的发射功率下剩余自干扰较大的现象，因此本方法的消除性能不会下降。同时，当期望信道莱斯因子K_SoI较小时，本方法的消除性能最好。原因在于期望信道的莱斯因子较小时，其信道的去极化效应就较大，因此对期望信号的极化状态影响就大，在到达接收端时与自干扰的极化状态就相差较大，斜投影算子在该情况下对白噪声的放大效应就会降低，从而提升系统的SINR增益。

图3显示了在不同的发射功率下，本方法与现有的采用功放非线性估计补偿自干扰消除方法的比较，采用系统的数据速率作为对比指标。并且在不同的期望信道的莱斯因子条件下，本方法的消除性能的比较。由图可以看出，随着发射功率的增大，系统获得的数据速率也会线性增大。并且在发射功率较大时，本方法的性能不会出现功放非线性估计补偿方法在发射功率较大时性能下降的现象。原因在于本方法中，由于信号的极化特性不受功放非线性的影响，因此系统的信干噪比不会受到功放非线性影响，从而系统的数据速率不会受到功放非线性的影响，故本方法的消除性能不会下降。同时，当期望信道莱斯因子K_SoI较小时，本方法的性能最好。