空间域与极化域联合的全双工自干扰消除方法与流程

本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种空间域与极化域联合的全双工自干扰消除的方法。

背景技术

面对无线通信领域中有限频谱资源与大量频谱资源需求的矛盾，业界提出了可大幅提高频谱利用率的全双工通信技术，它被定义为一个通信节点同时同频进行信号的发送与接收。在全双工通信的实现过程中，自干扰信号的功率远大于期望信号，一般比期望信号高60-100db，会导致通信设备无法正常进行信号的接收，因此，自干扰消除成为同时同频全双工充分提升数据速率所面临的重要挑战。

全双工的自干扰消除可以分为空间域、极化域以及时频域的自干扰消除。传统空间域的全双工自干扰消除算法可以利用空间复用的特性充分利用天线空间自由度，在实现自干扰消除的同时提高系统数据速率。但实际通信中，由于非理想器件引入的功放非线性、相位噪声等限制了自干扰消除性能，其中相位噪声对自干扰消除性能的限制可达20db，成为自干扰消除的限制瓶颈。

为了有效降低与解决相位噪声对自干扰消除的影响，现有的研究主要针对振荡器的设计和基于导频估计、盲估计等相位噪声消除和补偿算法展开研究，然而这些研究会带来额外的导频、冗余信息等开销。信号的极化状态具有不受信号绝对相位影响的天然属性，因此极化信号处理方法在对抗相位噪声的全双工自干扰消除研究中受到关注。一对正交双极化天线可以完整获取信号的极化状态信息，通过极化信息处理实现不受相位噪声影响的自干扰消除。然而，正交双极化天线的使用会对天线的自由度造成损失，影响系统的数据速率性能。

本发明针对上述问题，充分考虑空间域和极化域的自干扰消除方式优势互补的特点，采用空间隔离与极化处理的方法，在考虑信道空间特性与极化特性的条件下，实现了空间域与极化域联合的全双工自干扰消除。

技术实现要素：

本发明提供了一种空间域与极化域联合的全双工自干扰消除方法，目的是实现相位噪声影响下的自干扰消除，同时提高系统数据速率。

为了达到上述技术效果，本发明实施了一种空间域与极化域联合的全双工自干扰消除方法，具体步骤如下：

步骤一：在同一节点的发射天线与接收天线间进行空间隔离

空间隔离距离d对信道参数中由空间特性影响的部分产生影响，同时影响自干扰消除量，理想情况下完全的空间隔离可以消除自干扰多达70db。信道受到空间特性与极化特性的影响，本发明中将自干扰信号信道hi与期望信号信道hs建模为莱斯信道，即

其中k为莱斯因子，其中hrice表示莱斯衰落，定义为单位矩阵，hray瑞利衰落建模为

其中定义为哈达玛乘积，hsp为表征空间特性的瑞利单极化信道矩阵，由与空间隔离距离相关的空间系数决定：

其中hw为由空间特性决定的空间不相关的瑞利信道矩阵，r为单极化协方差矩阵

空间相关系数r,t,s1,s2由发射天线间距d、空间隔离距离d以及信号波长λ的0阶贝塞尔函数j0决定，为接收、发射的相关系数，为信道互相关系数，表征极化特性的共放置天线的瑞利双极化信道矩阵hp可以表示为

χ,μ∈[0,1]表示xpd及垂直水平方向上的传播损耗比，φ为归一化的随机角度，接收的信号经过模数转换后表示为：

其中hi为自干扰信号所经信道，hs为期望信道，nl为高斯白噪声的矢量表达式，与分别为自干扰信号与期望信号发射端上变频时引入的相位噪声，表示接收端信号下变频引入的相位噪声。

步骤二：在数字域对接收信号进行极化处理

利用正交双极化天线，接收端可以获得信号的全部极化信息，进一步进行极化处理：

(1)消除自干扰信号的相位噪声

通过构造酉矩阵，利用酉矩阵的旋转特性，可以将自干扰信号的乘性相位噪声转化为加性的高斯噪声，消除相位噪声对自干扰的影响，经过酉矩阵处理的后的接收信号表示为：

其中为酉矩阵，θ为旋转角，nl1表示经过酉矩阵处理后的高斯白噪声，经验证，nl1仍然服从高斯分布且功率为nl的

(2)估计补偿消除自干扰

假设自干扰信号的极化状态已知，通过信道估计得到估计的接收端自干扰信号，对消除自干扰相位噪声后的信号进行估计补偿消除相位噪声：

其中为对自干扰信号所经过信道的信道估计；

(3)极化匹配恢复期望信号

自干扰消除后的信号的主要部分为期望信号，利用期望信号的极化状态信息对期望信号进行匹配接收可以恢复期望信号，即

其中p^h为对期望信号的匹配接收矩阵，满足p^hhsps＝hs，hs为信道增益，nl为高斯白噪声，由公式可知期望信号的恢复已完成。

本发明的优点：

1、本发明在空间域采用空间隔离，通过空间隔离距离影响信道空间特性，减小自干扰信号；

2、本发明在极化域采用极化信息处理，利用信号的极化状态承载信息，有效解决了相位噪声对自干扰消除的影响；

3、本发明利用空间域与极化域的自干扰消除优势互补的特性，结合空间特性与极化特性消除自干扰，在不受相位噪声的影响下消除自干扰，同时相比于传统极化域自干扰消除提升了系统数据速率性能。

附图说明

图1是本发明中空间域与极化域联合的全双工自干扰消除实现的系统框图；

图2是本发明中的自干扰消除方法实现的模型抽象图；

图3是本发明中用于对比的传统空间域方法实现的模型抽象图；

图4是本发明中用于对比的传统极化域方法实现的模型抽象图；

图5是本发明的方法与传统空间域、极化域方法的自干扰消除量对比曲线；

图6是本发明的方法与传统空间域、极化域方法的单天线数据速率对比曲线；

图7是本发明的方法与传统空间域、极化域方法的系统数据速率增益对比曲线。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明作进一步的详细说明。

本发明提出了一种空间域与极化域联合的全双工自干扰消除方法。

面对无线通信领域中有限频谱资源与大量频谱资源需求的矛盾，业界提出了可大幅提高频谱利用率的全双工通信技术，它被定义为一个通信节点同时同频进行信号的发送与接收。在全双工通信的实现过程中，自干扰信号的功率远大于期望信号，一般比期望信号高60-100db，会导致通信设备无法正常进行信号的接收，因此，自干扰消除成为同时同频全双工充分提升数据速率所面临的重要挑战。

全双工的自干扰消除可以分为空间域、极化域以及时频域的自干扰消除。传统空间域的全双工自干扰消除算法可以利用空间复用的特性充分利用天线空间自由度，在实现自干扰消除的同时提高系统数据速率。但实际通信中，由于非理想器件引入的功放非线性、相位噪声等限制了自干扰消除性能，其中相位噪声对自干扰消除性能的限制可达20db，成为自干扰消除的限制瓶颈。

为了有效降低与解决相位噪声对自干扰消除的影响，现有的研究主要针对振荡器的设计和基于导频估计、盲估计等相位噪声消除和补偿算法展开研究，然而这些研究会带来额外的导频、冗余信息等开销。信号的极化状态具有不受信号绝对相位影响的天然属性，因此极化信号处理方法在对抗相位噪声的全双工自干扰消除研究中受到关注。一对正交双极化天线可以完整获取信号的极化状态信息，通过极化信息处理实现不受相位噪声影响的自干扰消除。然而，正交双极化天线的使用会对天线的自由度造成损失，影响系统的数据速率性能。

本发明针对上述问题，充分考虑空间域和极化域的自干扰消除方式优势互补的特点，采用空间隔离与极化处理的方法，在考虑信道空间特性与极化特性的条件下，实现了空间域与极化域联合的全双工自干扰消除。

考虑到系统的空间特性与极化特性，本发明建立了如图1所示的双极化全双工的通信模型，在图1模型的基础上，本发明提供了一种空间域与极化域联合的全双工自干扰消除方法，目的是实现相位噪声影响下的自干扰消除，同时提高系统数据速率，具体步骤如下：

步骤一：在同一节点的发射天线与接收天线间进行空间隔离

如图1所示，发射天线与接收天线间进行距离为d的空间隔离。本发明方法的实现的模型抽象图如图2所示，空间隔离距离d对信道参数中由空间特性影响的部分产生影响，同时影响自干扰消除量，理想情况下完全的空间隔离可以消除自干扰多达70db。信道受到空间特性与极化特性的影响，本发明中将自干扰信号信道hi与期望信号信道hs建模为莱斯信道，即

其中k为莱斯因子，其中hrice表示莱斯衰落，定义为单位矩阵，hray瑞利衰落建模为

其中定义为哈达玛乘积，hsp为表征空间特性的瑞利单极化信道矩阵，由与空间隔离距离相关的空间系数决定：

其中hw为由空间特性决定的空间不相关的瑞利信道矩阵，r为单极化协方差矩阵

空间相关系数r,t,s1,s2由发射天线间距d、空间隔离距离d以及信号波长λ的0阶贝塞尔函数j0决定，为接收、发射的相关系数，为信道互相关系数，表征极化特性的共放置天线的瑞利双极化信道矩阵hp可以表示为

χ,μ∈[0,1]表示xpd及垂直水平方向上的传播损耗比，φ为归一化的随机角度，接收的信号经过模数转换后表示为：

其中hi为自干扰信号所经信道，hs为期望信道，nl为高斯白噪声的矢量表达式，与分别为自干扰信号与期望信号发射端上变频时引入的相位噪声，表示接收端信号下变频引入的相位噪声。

步骤二：在数字域对接收信号进行极化处理

根据极化信号的定义，极化信号是由极化状态表征的矢量信号，包含了信号的幅度信息与相位信息，极化状态的数学表达形式定义为：

其中ε表示信号的极化角，用来控制极化信号两条支路的幅度比，δ表示信号的相位角，用来控制极化信号两支路的相位差，利用正交双极化天线，接收端可以获得信号的全部极化信息，进一步进行极化处理：

(1)消除自干扰信号的相位噪声

通过构造酉矩阵，利用酉矩阵的旋转特性，可以将自干扰信号的乘性相位噪声转化为加性的高斯噪声，消除相位噪声对自干扰的影响，经过酉矩阵处理的后的接收信号表示为：

其中为酉矩阵，θ为旋转角，nl1表示经过酉矩阵处理后的高斯白噪声，经验证，nl1仍然服从高斯分布，且功率为nl的

(2)估计补偿消除自干扰

假设自干扰信号的极化状态已知，通过信道估计得到估计的接收端自干扰信号，对消除自干扰相位噪声后的信号进行估计补偿消除相位噪声：

其中为对自干扰信号所经过信道的信道估计；

(3)极化匹配恢复期望信号

自干扰消除后的信号的主要部分为期望信号，利用期望信号的极化状态信息对期望信号进行匹配接收可以恢复期望信号，即

其中p^h为对期望信号的匹配接收矩阵，满足p^hhsps＝hs，hs为期望信号信道增益，nl为高斯白噪声，由公式可知期望信号的恢复已完成。

步骤三：本发明算法自干扰消除量性能和系统数据速率性能分析；

关于本发明算法自干扰消除量性能的相关说明：

在全双工通信中，自干扰消除量ηsinr的大小通常是衡量系统性能的一个重要指标，由于系统的输入和输出的信干噪比变化可以有效地反映本发明算法的整体性能，因此由系统的信干噪比(signaltointerferenceplusnoiseratio，sinr)定义的ηsinr可以衡量系统的自干扰消除性能，即

其中sinrin与sinrout分别表示系统的输入与输出信干噪比。输入信干噪比可以表示为：

其中es与ei为发射端的期望信号与自干扰信号能量，σ²为高斯白噪声功率。经过空间域与极化域联合的自干扰消除后，系统输出信干噪比为

hs1，hs2分别表示正交双极化天线两支路信号的信道增益，es1，es2分别表示两支路的信号功率，为了简化分析，不妨设hs1＝hs2＝hs,es1＝es2＝es，则本发明算法的自干扰消除量为

其中信道增益为

关于本发明算法数据速率性能的相关说明：

通过分析单天线数据速率与系统数据速率增益可以分析算法的数据速率性能。根据香农定理，本发明算法单天线单位带宽的数据速率为

其中κout在全双工中表示信号功率与自干扰及噪声功率的比值。系统的数据速率增益为

其中r^fd为全双工的系统数据速率，r^hd为半双工的系统数据速率，本发明算法中全双工速率为r^fd＝2r，半双工速率为

步骤四：发明算法性能的对比分析及仿真结果

为对比验证本发明算法，在本发明所提系统模型中将考虑信道空间特性与极化特性，在此基础上分析传统空间域方法与极化域方法的性能，并与本发明方法作对比分析。

传统空间域方法实现的模型抽象图如图3所示。在考虑相位噪声的情况下，空间域的自干扰消除方法首先采用天线空间隔离的方式进行自干扰的第一步消除，其次在基带采用估计补偿的方法，通过估计相位噪声以及信道信息进一步消除自干扰。经过空间域全双工自干扰消除后的信号经过极化匹配滤波后可以表达为

其中p为利用最小方差估计准则估计出的匹配接收极化状态，为相位噪声估计补偿因子，表示空间域自干扰信道的信道增益，表示空间域期望信道的信道增益。则系统的输出信干噪比为

空间域全双工自干扰消除算法的自干扰消除量ηsinr1、单天线数据速率r1及数据速率增益g1为

r1＝log2(1+sinrout_spatial)(21)

其中半双工数据速率与本发明算法中的半双工系统数据速率一致。

传统极化域方法实现的模型抽象图如图4所示。极化域的自干扰消除方法通过正交双极化天线的接收获得信号完整的极化信息，通过对自干扰信号的极化失配接收消除自干扰。消除自干扰后的信号为

y2＝p^hyl＝hs2s+nl2(23)

其中p为与自干扰信号极化状态失配的极化接收矩阵，满足p^hhipi＝0，hs2＝e{p^hhsps}为信道增益，在本系统模型中信道增益hs2为

则极化域的系统输出信干噪比为

极化域全双工自干扰消除算法的自干扰消除量ηsinr2、单天线数据速率r2及数据速率增益g2为

其中半双工数据速率与本发明算法中的半双工系统数据速率一致。

仿真结果：

仿真条件为发射与接收天线均为±45°共放置正交双极化天线，天线间距离d＝0，空间隔离距离输入信噪比为20db，仿真过程中同时假定信道xpdχ值为0.1，μ＝1,信道莱斯因子k＝4。

相位噪声影响下的自干扰消除量性能对比曲线如图5所示。由于结合了空间域空间隔离与极化域信号对相位噪声不敏感的特性，本发明算法的自干扰消除量性能优于传统空间域及极化域消除方法的消除性能。由图可知，本发明算法及极化域的自干扰消除方法的自干扰消除量不受相位噪声的影响，在空间域算法中，随着相位噪声方差的增大，自干扰消除量从50db减小到10db左右。

相位噪声影响下的单天线数据速率对比曲线如图6所示。相位噪声标准差小于0.016时，传统空间域算法的单天线数据速率高于本发明算法与传统极化域算法，这是由于本发明算法与极化域算法均需要一对正交双极化天线实现极化信息的接收损失了天线空间自由度，而空间域算法可以充分利用天线空间自由度传输两路数据。随着相位噪声标准差的增大，相位噪声影响增大，传统空间域算法的单天线数据速率下降至低于其他两者，而本发明算法与极化域算法不受相位噪声的影响，这是由于极化信号具有对相位噪声不敏感的特性。由于本发明算法利用空间隔离与对期望信号的极化匹配接收，实现了自干扰的更准确的消除及期望信号的恢复，因此数据速率性能优于传统极化域算法。

相位噪声影响下的系统数据速率增益对比曲线如图7所示。相位噪声标准差为0时为不考虑相位噪声的理想情况，此时本发明算法的数据速率增益与传统空间域算法几乎一致，且高于传统极化域算法，这是由于本发明算法利用空间隔离，结合了空间域算法在数据速率上的优势。随着相位噪声标准差的增大，相位噪声影响增大，传统空间域算法的数据速率增益下降，而本发明算法不受相位噪声的影响，这是由于本发明算法利用了极化信号具有对相位噪声不敏感的特性。