蜂窝网络下同时同频全双工设备到设备组网的干扰协调算法

蜂窝网络下的同时同频全双工(CCFD)设备到设备(D2D)组网可以进一步提升网络频谱效率,然而由此引入的残余自干扰(RSI)及蜂窝用户(CU)与D2D用户(DU)之间共享频谱的干扰会严重影响到蜂窝用户的体验。因此,该文为蜂窝网络下同时同频全双工组网设计了两种干扰协调算法,即CU和速率最大化算法(MaxSumCU)与CU最小速率最大化算法(MaxMinCU),在小区频谱效率得到提升的同时尽可能地保证CU的体验。对于MaxSumCU算法,该文以CU和速率为优化目标建立混合整数非线性规划问题(MINLP),其在数学上为非确定性多项式(NP-hard)问题。算法将其分解为功率控制与频谱资源分配两个子问题,并用图形规划找到最优功率解后,使用二向图最大权值匹配算法决定频谱共享的CU与DU。为了保证每一个蜂窝用户体验的公平性,该文设计了Max Min CU算法用以最大化所有CU速率中的最小值,该算法基于二分查找与二向图最小权值匹配算法来完成用户的资源分配。数值结果表明,与小区和速率最大化(MaxSumCell)设计相比,该文所提的两种算法在提升小区和速率的同时均有效地提升了蜂窝用户的体验。

有限区域同时同频全双工跳频自组网性能研究

该文针对有限区域的同时同频全双工(CCFD)跳频自组网络,通信节点位置不等价,受非对称互干扰和自干扰影响的场景,开展有限区域全双工跳频自组网的通信性能分析。以网络频带利用率为性能指标,推导出节点位置分布条件下的网络频带利用率闭合表达式,并提出一种降低网络互干扰的节点位置优化分布方法。理论和仿真结果表明,有限区域全双工跳频自组网的性能与频点个数、通信距离、节点个数强相关,且全双工自组网络的性能与半双工网络相比,其占优区域受节点个数约束。

同时同频全双工场景中的射频域自适应干扰抵消

考虑同时同频全双工无线收发信机的射频域自干扰抵消技术,现有研究多集中于利用手动方式调整自干扰估计信号的参数。针对这一问题,该文提出一种射频域的自适应干扰抵消算法。以正交、同相参考支路构成的自干扰估计结构为基础,利用梯度下降法搜索支路的最优权矢量,估计出自干扰信号,实现了射频域的自适应干扰抵消,并且给出了该算法的收敛性分析。分析与仿真表明,当迭代步长越大或统计时间越短时,算法的收敛速度越小。在100倍符号周期的统计时间,0.3的归一化步长,80 dB干信比以及0 dB信噪比的仿真条件下,该文提出的射频域自适应干扰抵消算法可以实现约100 dB的自干扰抑制。

同时同频全双工宽带射频自干扰抵消性能分析

针对同时同频全双工场景中,宽带射频自干扰抵消方案缺乏性能分析这一问题,以多抽头射频域自干扰抵消结构为基础,以最小化剩余自干扰信号功率为准则,讨论了该结构中各抽头参数的最优解,进而分析了可实现的最佳自干扰抑制效果。数值与仿真结果表明,多抽头射频域自干扰抵消结构最佳的自干扰抑制性能与自干扰信号带宽、载波频率以及抽头时延与自干扰信道多径时延之差有关。信号带宽越大,或抽头时延与自干扰信道多径时延之差越大,干扰抑制性能越差;干扰抑制效果随载波频率的增加近似呈周期性振荡。

室内环境下2.6GHz同时同频全双工自干扰信道测量与建模

目前,对同时同频全双工的自干扰信道特性尚未进行研究.针对这一现状,采用基于网络分析仪的信道测量平台,对室内环境下2.6GHz同时同频全双工自干扰信道特性进行测量与分析.基于实测数据统计分析,得出了传输损耗模型与均方根时延扩展统计模型.结果表明:传输损耗服从断点损耗模型,天线间距在大于1m的传输损耗指数为1.86,天线间距小于1m的传输损耗指数为1.52;均方根时延扩展的统计特性随着天线间距在不同范围而不同,在天线间距大于1m时的均方时延扩展服从lognormal分布,在天线间距小于1m时,RMS时延扩展在不同的天线间距下服从lognormal分布,并且其分布的均值与标准差与天线间距呈现线性关系.

一种变窗长同时同频全双工自干扰信道估计算法

在同时同频全双工(CCFD)中,基站发射、接收通道非线性引入的附加干扰以及基站周围环境的变化,会影响数字域自干扰信道估计精度。该文提出了一种变窗长离散傅里叶变换信道估计算法,算法根据实际自干扰信道特征选取最优干扰抑制窗长,提高自干扰信道的估计精度。仿真结果表明:在自干扰信道为莱斯信道,干噪比为15 d B时,采用该算法的数字自干扰抑制能力为22 d B,比采用最小二乘信道估计高7 d B,比采用固定窗长离散傅里叶变换信道估计高3 d B。

同时同频全双工非线性自干扰抑制研究

同时同频全双工在相同频率资源上同时进行信号的收发,频谱利用率理论上可以提升1倍,因此受到广泛关注。然而,全双工设备在接收信号的同时,也会遭受本地信号发射带来的强干扰。针对强干扰信号的非线性典型特征,分析了非线性自干扰抑制技术,并探讨大功率发射和阵列天线场景中,可能的非线性干扰抑制方法,为大功率、多天线全双工设备研制提供架构和算法层面的设计指导。

室内环境下共用收发天线同时同频全双工自干扰信道测量与建模

同时同频全双工技术因能获得更高的信道容量及频谱利用率而得到人们的关注。目前,对单天线收发全双工自干扰信道特性的研究尚未见到。针对此现状,采用基于网络分析仪的信道测量平台,对室内环境下2.6GHz共用收发天线全双工自干扰信道进行测量与分析。得到了均方根时延扩展与相关带宽的统计模型。分析了天线馈线长度与损耗对自干扰信道的均方根时延扩展造成的影响。结果表明,均方根时延扩展服从对数正态分布;相关带宽大致服从正态分布;相关带宽与均方根时延扩展基本成反比关系;均方根时延扩展随着天线馈线长度的增加而增加。

一种应用于同时同频全双工阵列的UWB天线单元

分析了一种有限地共面波导结构的超短带(Ultra-wideband,UWB)槽天线单元,以及作为天线单元结构在同时同频全双工天线阵列中的应用情况。从阻抗匹配和辐射原理角度对该天线单元进行原理阐述,从全波电磁仿真层面进行分析计算,研制出原理样机进行测试验证。实测结果表明,与仿真分析一致,在8~18 GHz范围内测得的方向图与仿真分析结果具有较好的一致性。

同时同频全双工技术研究

同时同频全双工技术有别于现有无线通信系统的新型双工技术,较现有的双工方式能够使无线资源的使用效率提升一倍,因此受到广泛关注,跻身5G潜在关键技术之列,文中重点研究分析全双工技术的关键——干扰消除技术,总结归纳各种干扰消除技术的研究现状,最后提出一些全双工技术在实际应用中所面临的问题及思考。

RLS算法在同时同频全双工系统中的自干扰抑制性能分析

作为解决频谱资源枯竭问题的同时同频全双工通信面临的主要问题是自干扰抑制。由于数字域远强于天线域和模拟域的信号处理能力,研究数字域自干扰抑制方法,以常用的信道估计算法RLS作为自干扰信道的信道估计算法,并分析其自干扰抑制能力、误码率,并与其他信道估计算法作比较。通过MATLAB对系统模型进行建模与仿真,仿真结果表明随着干信比的增大,RLS自干扰信道估计的数字自干扰抑制算法的自干扰抑制能力越强;随着干扰抑制后信干比的增大,RLS自干扰信道估计的数字自干扰抑制算法下误码率越来越低;随着滤波器阶数的增大,RLS自干扰信道估计的数字自干扰抑制算法自干扰抑制能力增大,误码率减小;在同一条件下,RLS自干扰信道估计的数字自干扰抑制算法自干扰抑制能力,误码率优于VSSLMS、LMS、SSLMS,但其收敛速度较慢,复杂度较大。

同时同频全双工数字自干扰消除研究

在5G通信研发中,同时同频全双工作为提高频谱效率的关键技术之一,需要克服的重要问题就在于自干扰的消除。本文研究了关注甚少的数字消除方式,全面分析了信道估计联合自适应滤波的消除方案。

同时同频全双工天线阵列自干扰抑制设计

针对同时同频全双工天线阵列系统中的自干扰问题,开展收发一体天线优化设计,对收发天线间表面波电流的传播途径进行了分析。根据分析结果,在发射天线与接收天线之间设计谐振陷波结构,可有效降低天线之间的自干扰信号电平。通过仿真手段验证了陷波结构对抑制收发天线间自干扰的可行性,达到了42 dB的无源天线隔离度,从而为同时同频全双工天线阵列的设计提供一种可行的应用方案。

同时同频全双工通信射频域自干扰盲辨识算法

针对现阶段同时同频全双工通信系统射频自干扰问题,提出一种基于线性叠加的自干扰盲辨识算法。通过近端和远端收发信机对接收信号进行处理,构建同时同频全双工系统模型;采用基于可变窗长的信道估计方法,按照真实的自干扰信道特性,根据MMSE原则挑选最佳干扰抑制窗长,提取自干扰信号特征;根据提取结果,利用线性叠加算法,通过前馈滤波器对信号进行前置处理,构建自干扰信号盲辨识模型,完成同时同频全双工通信射频域自干扰盲辨识。仿真结果表明,所提方法可以准确辨识同时同频全双工通信射频域自干扰信号,提升了辨识效率。

同时同频全双工数字快速自干扰抵消算法

针对同时同频全双工数字自干扰抵消算法迭代次数多、重建自干扰信号所需时间长、自干扰抵消能力不佳的问题,将快速横向递归最小二乘算法用于自适应干扰抵消。该算法根据信道环境的变化,实时调整重建滤波器的抽头系数,得到最优化的自干扰重建信号,用于同时同频全双工系统自干扰抵消。仿真结果表明:在相同干信比条件下,快速横向递归最小二乘算法的自干扰抵消能力和误码率均优于递归最小二乘算法和最小均方算法,且收敛速度最快,收敛后性能最稳定。

基于Bi-LSTM的同时同频全双工数字域自干扰抑制方法

同时同频全双工(co-frequency co-time full duplex, CCFD)系统在相同的频率上同时进行信号的收发,理论上可使通信频谱利用率提高一倍.但是由于收发天线等前端模块距离较近,系统中会存在很强的自干扰信号.当前常用的自适应滤波、最小二乘法估计等自适应干扰抑制方法存在着不能有效抑制多径信道和功放非线性产生自干扰信号的不足.针对此问题,本文提出一种基于双向长短时记忆神经网络(bi-directional long short-term memory, Bi-LSTM)的CCFD数字域自干扰抑制方法.首先根据多径信道的特征,采用记忆多项式对自干扰信道进行建模;然后采用Wild Horse优化算法(Wild Horse optimizer, WHO),通过迭代寻找到最优时延单位以确定训练数据的特征数;最后搭建Bi-LSTM网络进行训练,重构出自干扰信号,并在接收端减去,以达到自干扰抑制的目的.在仿真实验中采用OFDM (orthogonal frequency division multiplexing)信号作为参考信号,实现了47.17 dB自干扰信号抑制比,较传统最小二乘(least square, LS)算法有31.58 dB的提升.结果表明,本文所提出的方法可高效准确地提高CCFD系统的自干扰信号抑制能力.

全双工测控链路自干扰抑制设计与实验验证

为解决航天测控业务日益增加与航天测控链路频谱资源紧缺之间的矛盾,提出、设计并实验验证了一种同时同频全双工测控链路的实现架构,采用空域、射频域和数字域联合的多域自干扰抵消机制,在保证测距精度的前提下,达到提升频谱效率的目的。空域自干扰抵消模块设计了共口面馈源高隔离度一体化抛物面天线,收发阵元间采用结构化扼流措施,降低了收发阵元间的耦合效应,提高了天线系统的隔离度。射频域自干扰抵消模块采用多抽头自干扰抵消方法,建立了多抽头重建射频信号模型,以残余干扰功率最小化为目标,给出了多抽头系数的最小范数解。数字域自干扰抵消模块采用重建自干扰抵消方式,建立了数字域非线性自干扰信号模型,提出了最小二乘估计非线性系数的方法。通过计算仿真和外场实验验证了全双工测控链路多域自干扰抵消架构的可行性和有效性,在确保测距精度条件下自干扰总抑制度达到156.5 dB。

多抽头延迟设置与幅相误差对全双工射频自干扰消除的影响

对于多径自干扰信道场景下同时同频全双工(CCFD)无线通信系统,考虑射频域多抽头自干扰抵消技术,现有研究多集中于实验验证,缺少抽头个数与延迟设置、幅度和相位等参数对自干扰抵消性能的影响分析,不利于工程参数的选取。针对此问题,在已知抽头个数和延迟设置的情况下,该文给出各个抽头幅度和相位的求解方法,并推导了幅度和相位误差对自干扰抵消性能影响的理论表达式。分析与仿真表明,对于特定抽头个数,当最大抽头延迟小于自干扰信号主径延迟时,自干扰抵消值随着最大抽头延迟的增加而增加,而当最大抽头延迟大于约两倍自干扰信号主径延迟时,自干扰抵消值随着最大抽头延迟的增加而减少;对于特定抽头延迟范围,当抽头个数增加或自干扰信号带宽减少时,自干扰抵消值随之变大;对于特定的延迟设置,随着幅度或相位误差的增加,自干扰抵消值越来越小。

全双工通信射频域自干扰抑制量对数字域自干扰抑制能力的影响

同时同频全双工通信的射频域自干扰抑制量增加,导致数字域自干扰信号的信噪比下降,使得数字域自干扰抑制量减少。针对这一现实问题,该文分析了数字域自干扰抑制能力与射频域自干扰抑制量之间的量化关系,在典型数字域估计算法下,给出了具体关系的闭合解。分析与仿真结果表明,全双工通信在执行射频域联合数字域自干扰抑制时,射频域自干扰抑制的增大量总是大于数字域自干扰抑制能力的减小量,当射频域自干扰抑制较小时,数字域自干扰抑制将更有效;过大的射频域自干扰抑制量将造成数字域自干扰抑制性能的损失。

基于降维原理的全双工射频域快速自干扰抑制算法研究

针对同时同频全双工收发信机的射频域自干扰抑制,由于自干扰抑制结构中可调衰减器、移相器最优值的二维求解不是二次型结构的优化问题,导致射频域自干扰抑制收敛速度缓慢。针对这一问题,提出基于降维原理的射频域快速自干扰抑制算法,通过将上述二维求解转化为接收自干扰信号与自干扰参考信号互相关的一维求解,降低了优化问题的搜索维度和迭代次数,提高了射频域自干扰抑制的收敛速度。分析与仿真表明,与现有的全双工射频域自适应干扰抑制算法相比,所提算法只需2次迭代即可确定衰减器、移相器的最优值,显著提高了自干扰抑制的收敛速度。