CN102307050B - 数字镜像抑制系统及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及通信领域，公开了一种数字镜像抑制系统及其方法。本发明中，并不直接求取α、β或是的值，而是在求取αβ的值后，通过计算加权系数w，<maths num="0001"></maths>来取得的估计值。求得加权系数w后，即可按现有技术进行镜像信号的消除。由于w的计算不需要依赖于g和θ的假设估计，即g和θ的取值没有限制，即使g和θ的偏离值较大时，仍能高度消除镜像信号。而且，直接根据αβ的值求取w，在计算量上大大简化，以较少的乘法除法次数即可实现，有效降低了系统复杂度，快速实现镜像信号的消除。

Description

数字镜像抑制系统及其方法

技术领域

本发明涉及通信领域，特别涉及镜像信号的消除技术。

背景技术

由于混频器、放大器幅度及相位误差等因素，会在通信接收机中造成混杂在接收信号里的镜像信号。因此需要对镜像信号进行镜像信号消除处理，即镜像抑制。为方便描述，将接收信号表示为：

$s_{RF}\left(t\right)=s\left(t\right)e^{j2\mathrm{\&pi;}(f_0+f_{IF})t}+s^{*}\left(t\right)e^{-j2\mathrm{\&pi;}(f_{0}t+f_{IF})t}---\left(1\right)$

将镜像信号表示为：

$i_{RF}\left(t\right)=i\left(t\right)e^{j2\mathrm{\&pi;}(f_0-f_{IF})t}+i^{*}\left(t\right)e^{-j2\mathrm{\&pi;}(f_{0}t-f_{IF})t}---\left(2\right)$

将模拟本振表示为：

$\begin{array}{c}{x}_{LO}\left(t\right)=cos2{\mathrm{\&pi;f}}_{0}t-jgsin(2{\mathrm{\&pi;f}}_{0}t+\mathrm{\&theta;})\\ =\frac{1}{2}\left(e^{j2{\mathrm{\&pi;f}}_{0}t}+e^{-j2{\mathrm{\&pi;f}}_{0}t}\right)-\frac{1}{2}\left(e^{j\left(2{\mathrm{\&pi;f}}_{0}t+\mathrm{\&theta;}\right)}-e^{-j\left(2{\mathrm{\&pi;f}}_{0}t+\mathrm{\&theta;}\right)}\right)g\end{array}---\left(3\right)$

其中，g代表模拟本振在同相和正交两路幅度上的误差，θ代表模拟本振在同相和正交两路相位上的误差，f₀表示本地振荡器频率，f_IF表示中频频率，t表示当前的时刻。因此，混频器的输出在通过低通滤波器并被数字化后可表示为：

$r\left(n\right)=\mathrm{\&alpha;}\&lsqb;s\left(n\right)e^{j2{\mathrm{\&pi;f}}_{IF}/f_{s}n}+i\left(n\right)e^{-j2{\mathrm{\&pi;f}}_{IF}/f_{s}n}\&rsqb;+\mathrm{\&beta;}\&lsqb;s^{*}\left(n\right)e^{-j2{\mathrm{\&pi;f}}_{IF}/f_{s}n}+i^{*}\left(n\right)e^{j2{\mathrm{\&pi;f}}_{IF}/f_{s}n}\&rsqb;---\left(4\right)$

在上式中，α、β为镜像消除参数，其中，

$\mathrm{\&alpha;}=\frac{1}{2}\&lsqb;1+e^{-j\mathrm{\&theta;}}g\&rsqb;---\left(5\right)$

$\mathrm{\&beta;}=\frac{1}{2}\&lsqb;1-e^{j\mathrm{\&theta;}}g\&rsqb;---\left(6\right)$

当接收机为零中频接收机时，即f_IF＝0，公式(4)可表示为：

r(n)＝αs(n)+βs^*(n)(7)

镜像抑制系统主要用于消除公式(4)或公式(7)中与β相关的信号。目前，主要有以下三种镜像消除的方式：

第一种镜像消除的方式基于以下假设：e^-jθ≈1-jθ、e^jθ≈1+jθ、θg≈θ。θ和g的值可以用以下公式进行估计：

$\widehat{\mathrm{\&theta;}}=-\frac{2E\&lsqb;\mathrm{Re}\left\{r\left(n\right)\right\}\&times;\mathrm{Im}\left\{r\right(n\}\&rsqb;}{E\&lsqb;{\mathrm{Re}}^2\left\{r\left(n\right)\right\}+{\mathrm{Im}}^2\left\{r\left(n\right)\right\}\&rsqb;}---\left(8\right)$

$\hat{g}=1-\frac{E\&lsqb;{\mathrm{Re}}^2\left\{r\left(n\right)\right\}-{\mathrm{Im}}^2\left\{r\left(n\right)\right\}\&rsqb;}{E\&lsqb;{\mathrm{Re}}^2\left\{r\left(n\right)\right\}+{\mathrm{Im}}^2\left\{r\left(n\right)\right\}\&rsqb;}---\left(9\right)$

其中，Re表示实部，Im表示虚部，r(n)表示在时刻n时待进行镜像消除的信号。在θ和g的值被估计出来后，α和β的值可由公式(5)和(6)得出，之后消除镜像信号的方法为：

$\hat{r}\left(n\right)=r\left(n\right)-\frac{\mathrm{\&beta;}}{{\mathrm{\&alpha;}}^{*}}{r}^{*}\left(n\right)---\left(10\right)$

然而，在该方案中，当g的值偏离1较大，或θ的值偏离0较大时，由于所基于的假设不再成立，因此θ和g的的估计值会有较大误差，也就导致了α和β的值计算不准确。

第二种镜像消除的方式如下：

通过以下公式消除镜像信号：

$\hat{r}\left(n\right)=r\left(n\right)-w\left(n\right)r^{*}\left(n\right)---\left(11\right)$

其中w(n)的取值通过以下公式得出：

$w(n+1)=w\left(n\right)+{\mathrm{\&mu;}}_L\frac{{\hat{r}}^2\left(n\right)}{\left|{\hat{r}}^2\left(n\right)\right|}---\left(12\right)$

然而，在该方案中，为了得到w(n)，对每个r(n)需要进行三次乘法和两次除法，系统复杂度较高。而且，预设的μ_L的取值越小，镜像信号的消除度越高。但是，μ_L的取值越小，w(n)的收敛速度越慢，消除镜像信号需要较长的时间。

第三种镜像消除的方式如下：

对于非零中频接收机，首先经过上下变频及低通滤波得到含有镜像信号的有用信号：

y₁(n)＝αs(n)+βi^*(n)(13)

以及含有有用信号的镜像信号：

再通过处理这两个信号消除有用信号中的镜像信号。

然而，在该方案中，为了得到含有有用信号的镜像信号，需要一个额外的低通滤波器，极大的增加了系统复杂度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种数字镜像抑制系统及其方法，使得即使g和θ的偏离值较大时，仍能高度消除镜像信号，并且以较少的乘法除法次数实现，无需分离有用信号和镜像信号，使得系统复杂度低，能快速消除镜像信号。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种数字镜像抑制系统，包含：加权系数w估计子系统和镜像信号消除子系统；所述加权系数w估计子系统与所述镜像信号消除子系统相连接，所述加权系数w估计子系统将所估计的所述w输出给所述镜像信号消除子系统；

其中，所述加权系数w估计子系统包含：αβ的求值模块和与该αβ的求值模块相连接的w计算模块；所述α、β为镜像消除参数；

所述αβ的求值模块将求得的αβ的值输出给所述w计算模块，供所述w计算模块将根据公式 $w=\frac{\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}}{0.5-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)+\sqrt{0.25-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)-{\mathrm{Im}}^2\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)}}$ 计算到的w的值，作为所述估计的w输出给所述镜像信号消除子系统，其中Re表示实部u，Im表示虚部。

本发明的实施方式还提供了一种数字镜像抑制方法，包含以下步骤：

计算镜像消除参数α和β的乘积αβ；

根据公式 $w=\frac{\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}}{0.5-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)+\sqrt{0.25-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)-{\mathrm{Im}}^2\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)}}$ 计算加权系数w的值，其中Re表示实部，Im表示虚部；

根据计算得到的所述w的值，进行镜像消除处理，获取镜像消除后的信号。

本发明实施方式相对于现有技术而言，并不直接求取α、β或是的值，而是在求取αβ的值后，通过计算加权系数w， $w=\frac{\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}}{0.5-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)+\sqrt{0.25-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)-{\mathrm{Im}}^2\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)}},$ 来取得的估计值。由于通过公式变形可得到 $\frac{\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}}{{\mathrm{\&alpha;\&alpha;}}^{*}}=\frac{\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}}{0.5-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)+\sqrt{0.25-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)-{\mathrm{Im}}^2\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)}},$ 也就是说， $\frac{\mathrm{\&beta;}}{{\mathrm{\&alpha;}}^{*}}=\frac{\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}}{0.5-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)+\sqrt{0.25-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)-{\mathrm{Im}}^2\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)}}=w.$ 因此，求得加权系数w后，即可按现有技术进行镜像信号的消除。由于w的计算不需要依赖于g和θ的假设估计，即g和θ的取值没有限制，即使g和θ的偏离值较大时，仍能高度消除镜像信号。而且，直接根据αβ的值求取w，在计算量上大大简化，以较少的乘法除法次数即可实现，有效降低了系统复杂度，快速实现镜像信号的消除。

另外，αβ的求值模块包含C值获取子模块、D值获取子模块和比值子模块。C值获取子模块根据公式C(i+1)＝qC(i)+r²(i)计算C值，D值获取子模块根据公式D(i+1)＝qD(i)+{2Re[r(i)]}²计算D值，比值子模块将C值与D值的比值作为αβ的值。由于在估计C和D的取值时，总共只需三次乘法，并且无需分离有用信号和镜像信号，进一步保证了系统的低复杂度。

另外，利用0<q<1的忘记系数q，求取C值和D值，无需存储器存储r(i)之前的多个历史值，进一步简化了系统，也能提高收敛速度。即使q的取值很接近于1，根据C值和D值的求取公式仍能在很短的时间内准确估计C和D的取值，进一步保证了镜像信号的快速消除。

附图说明

图1是根据本发明第一实施方式的数字镜像抑制系统结构示意图；

图2是根据本发明第一实施方式中的加权系数w估计子系统的具体实现结构图；

图3是根据本发明第一实施方式中的镜像信号消除子系统的具体实现结构图；

图4是根据本发明第二实施方式的数字镜像抑制方法流程图。

具体实施方式

本发明的第一实施方式涉及一种数字镜像抑制系统。该数字镜像抑制系统包含加权系数w估计子系统和镜像信号消除子系统，加权系数w估计子系统与该镜像信号消除子系统相连接，加权系数w估计子系统将所估计的w输出给镜像信号消除子系统，如图1所示。在加权系数w估计子系统中包含：αβ的求值模块和与该αβ的求值模块相连接的w计算模块；α、β为镜像消除参数，即公式(4)、(7)中的α、β。

其中，αβ的求值模块将求得的αβ的值输出给w计算模块，供该w计算模块将根据公式 $w=\frac{\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}}{0.5-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)+\sqrt{0.25-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)-{\mathrm{Im}}^2\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)}}$ 计算到的w的值，作为估计的w输出给镜像信号消除子系统，其中Re表示实部，Im表示虚部。

具体地说，αβ的求值模块包含C值获取子模块、D值获取子模块和比值子模块。C值获取子模块与比值子模块相连接，C值获取子模块将根据公式C(i+1)＝qC(i)+r²(i)计算到的C值输出给比值子模块；D值获取子模块也与比值子模块相连接；D值获取子模块将根据公式D(i+1)＝qD(i)+{2Re[r(i)]}²计算到的D值输出给比值子模块。比值子模块将C值与D值的比值作为αβ的值输出给w计算模块。其中，q为根据经验预设的忘记系数，0<q<1，r(i)表示在时刻i时待进行镜像消除的信号。在具体实现时，加权系数w估计子系统可通过若干加法器、乘法器、寄存器等器件的组合实现，如图2所示。

镜像信号消除子系统与现有技术类似，包含：r^*(n)求取模块，乘法模块和减法模块。r^*(n)求取模块将求取的r(n)的共轭r^*(n)输出给该乘法模块，供该乘法模块计算所述w与所述r^*(n)的乘积。乘法模块将计算的wr^*(n)输出给减法模块，供该减法模块将r(n)减去wr^*(n)后得到的作为镜像消除后的信号输出。其中，r(n)表示在时刻n时待进行镜像消除的信号。在具体实现时，可通过如图3所示的结构实现。

也就是说，在本实施方式中，首先使用以下公式估计αβ的值：

$\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}=\frac{C}{D}---\left(15\right)$

C(i+1)＝qC(i)+r²(i)，(16)

D(i+1)＝qD(i)+{2Re[r(i)]}²(17)

其中0<q<1是一个忘记系数。

在得到αβ的估计值后，可以计算出加权系数w的值可通过以下公式算出：

$w=\frac{\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}}{0.5-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)+\sqrt{0.25-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)-{\mathrm{Im}}^2\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)}}---\left(18\right)$

最后，镜像信号通过以下方法从有用信号中被消除：

$\hat{r}\left(n\right)=r\left(n\right)-{\mathrm{wr}}^{*}\left(n\right)---\left(19\right)$

不难发现，在本实施方式中，并不直接求取α、β或是的值，而是在求取αβ的值后，通过计算加权系数w， $w=\frac{\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}}{0.5-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)+\sqrt{0.25-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)-{\mathrm{Im}}^2\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)}},$ 来取得的估计值。由于通过公式变形可得到 $\frac{\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}}{{\mathrm{\&alpha;\&alpha;}}^{*}}=\frac{\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}}{0.5-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)+\sqrt{0.25-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)-{\mathrm{Im}}^2\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)}},$ 也就是说， $\frac{\mathrm{\&beta;}}{{\mathrm{\&alpha;}}^{*}}=\frac{\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}}{0.5-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)+\sqrt{0.25-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)-{\mathrm{Im}}^2\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)}}=w.$ 因此，求得加权系数w后，即可按现有技术进行镜像信号的消除。由于w的计算不需要依赖于g和θ的假设估计，即g和θ的取值没有限制，即使g和θ的偏离值较大时，仍能高度消除镜像信号。而且，直接根据αβ的值求取w，在计算量上大大简化，以较少的乘法除法次数即可实现，有效降低了系统复杂度，快速实现镜像信号的消除。

而且，在估计C和D的取值时，总共只需三次乘法，并且无需分离有用信号和镜像信号，进一步保证了系统的低复杂度。

另外，利用0<q<1的忘记系数q，求取C值和D值，无需存储器存储r(i)之前的多个历史值，进一步简化了系统，也能提高收敛速度。即使q的取值很接近于1，根据C值和D值的求取公式仍能在很短的时间内准确估计C和D的取值，进一步保证了镜像信号的快速消除。

值得一提的是，本实施方式中所涉及到的各模块均为逻辑模块，在实际应用中，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现。此外，为了突出本发明的创新部分，本实施方式中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，但这并不表明本实施方式中不存在其它的单元。

本发明的第二实施方式涉及一种数字镜像抑制方法，具体流程如图4所示。

在步骤410中，计算镜像消除参数α和β的乘积αβ，该α和β即为公式(4)、(7)中的α、β。具体地，通过以下公式估计αβ的值：

$\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}=\frac{C}{D}---\left(15\right)$

C(i+1)＝qC(i)+r²(i)，(16)

D(i+1)＝qD(i)+{2Re[r(i)]}²(17)

其中q为根据经验预设的忘记系数，0<q<1，r(i)表示在时刻i时待进行镜像消除的信号。

在得到αβ的估计值后，进入步骤420，计算出加权系数w的值。具体地，通过以下公式算出：

$w=\frac{\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}}{0.5-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)+\sqrt{0.25-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)-{\mathrm{Im}}^2\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)}}---\left(18\right)$

其中Re表示实部，Im表示虚部。

接着，进入步骤430，根据计算得到的所述w的值，进行镜像消除处理，获取镜像消除后的信号。具体地，镜像信号通过以下方法从有用信号中被消除：

$\hat{r}\left(n\right)=r\left(n\right)-{\mathrm{wr}}^{*}\left(n\right)---\left(19\right)$

其中，r(n)表示在时刻n时待进行镜像消除的信号，r^*(n)表示r(n)的共轭。

不难发现，本实施方式为与第一实施方式相对应的方法实施例，本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。

上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。

Claims (8)

1.一种数字镜像抑制系统，其特征在于，包含：加权系数w估计子系统和镜像信号消除子系统；所述加权系数w估计子系统与所述镜像信号消除子系统相连接，所述加权系数w估计子系统将所估计的所述w输出给所述镜像信号消除子系统；

其中，所述加权系数w估计子系统包含：αβ的求值模块和与该αβ的求值模块相连接的w计算模块；所述α、β为镜像消除参数；

所述αβ的求值模块将求得的αβ的值输出给所述w计算模块，供所述w计算模块将根据公式 $w=\frac{\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}}{0.5-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)+\sqrt{0.25-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)-{\mathrm{Im}}^2\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)}}$ 计算到的w的值，作为所述估计的w输出给所述镜像信号消除子系统，其中Re表示实部，Im表示虚部。

2.根据权利要求1所述的数字镜像抑制系统，其特征在于，所述αβ的求值模块包含C值获取子模块、D值获取子模块和比值子模块；

所述C值获取子模块与所述比值子模块相连接；所述C值获取子模块将根据公式C(i+1)＝qC(i)+r²(i)计算到的C值输出给所述比值子模块；

所述D值获取子模块与所述比值子模块相连接；所述D值获取子模块将根据公式D(i+1)＝qD(i)+{2Re[r(i)]}²计算到的D值输出给所述比值子模块；

所述比值子模块将所述C值与所述D值的比值作为所述αβ的值输出给所述w计算模块；

其中，q为根据经验预设的忘记系数，所述r(i)表示在时刻i时待进行镜像消除的信号。

3.根据权利要求2所述的数字镜像抑制系统，其特征在于，

所述q大于0并且小于1。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的数字镜像抑制系统，其特征在于，所述镜像信号消除子系统包含：r^*(n)求取模块，乘法模块和减法模块；

所述r^*(n)求取模块将求取的r(n)的共轭r^*(n)输出给所述乘法模块，供该乘法模块计算所述w与所述r^*(n)的乘积；

所述乘法模块将计算的wr^*(n)输出给所述减法模块，供该减法模块将所述r(n)减去所述wr^*(n)后得到的作为镜像消除后的信号输出；

其中，所述r(n)表示在时刻n时待进行镜像消除的信号。

5.一种数字镜像抑制方法，其特征在于，包含以下步骤：

计算镜像消除参数α和β的乘积αβ；

根据公式 $w=\frac{\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}}{0.5-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)+\sqrt{0.25-\mathrm{Re}\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)-{\mathrm{Im}}^2\left(\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}\right)}}$ 计算加权系数w的值，其中Re表示实部，Im表示虚部；

根据计算得到的所述w的值，进行镜像消除处理，获取镜像消除后的信号。

6.根据权利要求5所述的数字镜像抑制方法，其特征在于，计算所述αβ的步骤中，包含以下子步骤：

根据公式C(i+1)＝qC(i)+r²(i)计算C值；

根据公式D(i+1)＝qD(i)+{2Re[r(i)]}²计算D值；

求取所述C值与所述D值的比值将该作为所述α和β的乘积αβ；

其中，q为根据经验预设的忘记系数，所述r(i)表示在时刻i时待进行镜像消除的信号。

7.根据权利要求6所述的数字镜像抑制方法，其特征在于，

所述q大于0并且小于1。

8.根据权利要求5至7中任一项所述的数字镜像抑制方法，其特征在于，在根据计算得到的所述w的值，进行镜像消除处理时，根据以下公式进行镜像消除处理，获取镜像消除后的信号

$\hat{r}\left(n\right)=r\left(n\right)-{\mathrm{wr}}^{*}\left(n\right)$

其中，r(n)表示在时刻n时待进行镜像消除的信号，r^*(n)表示r(n)的共轭。