CN104052512B - 一种射频干扰对消的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种射频干扰对消的方法，通过在预设的预测搜索点的周围选择多个测试点，确定具有最小能量E对应的测试点，从而寻找到能量E下降最快的梯度方向，以获得最优的搜索点。因此，本发明方法是基于用于试验的多个测试点，确定能量E下降最快的梯度方向，其不受目标函数的限制，不存在某些搜索点处出现梯度不存在或无法求出的现象。本发明实施例还提供了另一种射频干扰对消的方法，通过在预设的预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在区域内选择预定个数的测试搜索点，利用测试搜索点的平均值的变化确定梯度方向，确定梯度方向上具有最小能量E对应的测试点，以获得最优的搜索点，提高了搜索精度，减小噪声干扰对搜索结果带来的影响。

Description

一种射频干扰对消的方法及系统

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种射频干扰对消的方法及系统。

背景技术

在全双工系统中，由于本端的发射信号和接收信号的频率相近，而且发射天线和接收天线的距离也比较近，当本端的接收天线接收远端发送的兴趣信号时，本端的发射信号将会干扰兴趣信号。特别是当发射信号和兴趣信号的功率相差较大时，发射信号对兴趣信号造成强干扰，使得本端的接收天线接收到的信号的功率超出交直流AD的动态范围，导致AD饱和阻塞，影响基带电路的工作。

为了避免出现AD饱和阻塞的现象出现，目前采用射频干扰对消的方法去除自干扰信号(即接收天线接收到的本端的发射信号)。对于此射频干扰对消的方法，以下进行具体说明。

首先，建立自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量函数。具体的，令f(t)为发射天线的发射信号，α₀为发射信号经过无线传播后的幅度衰减量，τ₀为发射信号经过无线传播后的时间延迟，α为发射信号的调整幅度衰减量，θ为发射信号的相位调整量，T_S为发射信号的时域周期，则自干扰信号为α₀f(t-τ₀)，预估的自干扰信号为αf(t)e^jθ，对消后的能量函数为：

$E={\∫}_0^{T_S}{|{\mathrm{\α}}_{0}f(t-{\mathrm{\τ}}_0)-\mathrm{\αf}\left(t\right)e^{\mathrm{j\θ}}|}^2\mathrm{dt}$

然后，根据梯度下降算法，估算得到α和θ值。具体的，将{α，θ}记为搜索点，若对消后的能量函数(目标函数)在某一搜索点处可处可微且有定义，那么目标函数在该搜索点处沿着负梯度方向下降最快，则利用负梯度方向来决定每次迭代的新的搜索方向，使得每次迭代能使待优化的目标函数逐步减小，从而可以获得使目标函数最小的搜索点，即得到α和θ值。

在估算得到α和θ值之后，建立预估的自干扰信号，将接收天线接收的自干扰信号与预估的自干扰信号进行信号对消，去除自干扰信号。

虽然现有的射频干扰对消的方法能够在一定程度上去除自干扰信号，但是存在如下问题：当目标函数在某些搜索点处梯度不存在或无法求出，则将无法获得最优的α和θ值，难以建立预估的自干扰信号。

发明内容

本发明实施例提供了一种射频干扰对消的方法，本发明方法是基于试验结果，确定能量E下降最快的梯度方向，其不受目标函数的限制，不存在某些搜索点处出现梯度不存在或无法求出的现象，从而可以确保获得最优的搜索点，建立预估的自干扰信号，将接收天线接收的自干扰信号与预估的自干扰信号进行信号对消，去除自干扰信号。

有鉴于此，本发明提供一种射频干扰对消的方法，其包括：

获得预测搜索点，所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量；

在所述预测搜索点的周围选择预定个数的测试搜索点；

将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量；

将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述测试搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述测试搜索点作为最优搜索点；

根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；

根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

优选的，所述测试搜索点以所述预测搜索点为中心对称分布。

优选的，所述方法还包括：

在将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较的步骤之后，若所述预定个数的测试搜索点对应的能量E都大于或等于所述预设的门限，则获取所述预定个数的测试搜索点对应的能量E中的最小值，将所述最小值对应的测试搜索点确定为下一个预测搜索点，并返回所述在所述预测搜索点的周围且与所述预测搜索点距离预定步长处选择预定个数的测试搜索点的步骤。

优选的，所述方法还包括：

记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数，所述N大于或等于2；

对所述指数增长序列进行逆累加，获得新的预测搜索点；

将所述新的预测搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述新的预测搜索点对应的能量E；

将所述新的预测搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述新的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述新的预测搜索点作为最优搜索点；

根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；

根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

优选的，所述方法还包括：

记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数，所述N大于或等于2；

对所述指数增长序列进行逆累加，获得以搜索步长为变量的预测搜索点的函数，所述搜索步长为相邻预测搜索点之间的距离；

根据黄金分割法，在预定的搜索步长的区间内确定最优搜索步长，所述最优搜索步长与所述预测搜索点对应的能量E的最小值对应；

根据所述最优搜索步长和所述预测搜索点的函数，求得所述最优搜索步长对应的预测搜索点，并测得求得的预测搜索点对应的能量E；

将求得的预测搜索点对应的能量E与所述预设的门限进行比较，若求得的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将求得的预测搜索点作为最优搜索点；

根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；

根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

优选的，所述特征参数为相位调整量和幅度衰减量。

本发明还提供一种射频干扰对消的方法，其包括：

获得预测搜索点，所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量；

在所述预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在所述区域内选择预定个数的测试搜索点，所述预定个数的区域以所述预测搜索点为中心对称分布；

将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得每个所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量；

对所述区域内的测试搜索点对应的能量E求平均值，获得与所述区域对应的能量E的平均值；

求得两相互对称的区域对应的能量E的平均值之间的差值，获得所述差值最大的两相互对称的区域；

从所述差值最大的两相互对称的区域中选择能量E的平均值较小的区域，将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较，若所述选择的区域对应的能量E的平均值小于所述预设的门限，则选取所述选择的区域内的一个测试搜索点作为最优搜索点；

根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；

根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

优选的，所述选取所述选择的区域内的一个测试搜索点作为最优搜索点具体为：选取所述选择的区域内的中心测试搜索点作为最优搜索点。

优选的，所述测试搜索点以所述预测搜索点为中心对称分布。

优选的，所述方法还包括：在将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较的步骤之后，若所述选择的区域对应的能量E的平均值大于或等于所述预设的门限，则将所述选择的区域内的一个测试搜索点确定为下一个预测搜索点，返回所述在所述预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在所述区域内选择预定个数的测试搜索点的步骤。

优选的，所述将所述选择的区域内的一个测试搜索点确定为下一个预测搜索点具体为：将所述选择的区域内的中心测试搜索点确定为下一个预测搜索点。

优选的，所述方法还包括：

记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数；

对所述指数增长序列进行逆累加，获得新的预测搜索点；

将所述新的预测搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述新的预测搜索点对应的能量E；

将所述新的预测搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述新的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述新的预测搜索点作为最优搜索点。

优选的，所述方法还包括：

记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数；

对所述指数增长序列进行逆累加，获得以搜索步长为变量的预测搜索点的函数，所述搜索步长为相邻预测搜索点之间的距离；

根据黄金分割法，在预定的搜索步长的区间内确定最优搜索步长，所述最优搜索步长与所述预测搜索点对应的能量E的最小值对应；

根据所述最优搜索步长和所述预测搜索点的函数，求得所述最优搜索步长对应的预测搜索点，并测得求得的预测搜索点对应的能量E；

将所述求得的预测搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述求得的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述求得的预测搜索点对应的能量E作为最优搜索点。

优选的，所述特征参数为相位调整量和幅度衰减量。

本发明还提供一种射频干扰对消系统，其包括：

获取单元，用于获得预测搜索点，所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量；

选择单元，用于在所述预测搜索点的周围选择预定个数的测试搜索点；

测试单元，用于将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量；

比较单元，用于将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述测试搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述测试搜索点作为最优搜索点；

重建单元，用于根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；

对消单元，用于根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

优选的，所述测试搜索点以所述预测搜索点为中心对称分布。

优选的，所述比较单元还用于在将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较的步骤之后，若所述预定个数的测试搜索点对应的能量E都大于或等于所述预设的门限，则获取所述预定个数的测试搜索点对应的能量E中的最小值，将所述最小值对应的测试搜索点确定为下一个预测搜索点，并返回所述在所述预测搜索点的周围且与所述预测搜索点距离预定步长处选择预定个数的测试搜索点的步骤。

优选的，所述射频干扰对消系统还包括累加单元和逆累加单元，

所述累加单元用于记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数，所述N大于或等于2；

所述逆累加单元用于对所述指数增长序列进行逆累加，获得新的预测搜索点；

所述测试单元还用于将所述新的预测搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述新的预测搜索点对应的能量E；

所述比较单元还用于将所述新的预测搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述新的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述新的预测搜索点作为最优搜索点。

优选的，所述射频干扰对消系统还包括累加单元、逆累加单元和步长单元，

所述累加单元用于记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数，所述N大于或等于2；

所述逆累加单元用于对所述指数增长序列进行逆累加，获得以搜索步长为变量的预测搜索点的函数，所述搜索步长为相邻预测搜索点之间的距离；

所述步长单元用于根据黄金分割法，在预定的搜索步长的区间内确定最优搜索步长，所述最优搜索步长与所述预测搜索点对应的能量E的最小值对应；

所述测试单元还用于根据所述最优搜索步长和所述预测搜索点的函数，求得所述最优搜索步长对应的预测搜索点，以及测得求得的预测搜索点对应的能量E；

所述比较单元还用于将求得的预测搜索点对应的能量E与所述预设的门限进行比较，若求得的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将求得的预测搜索点作为最优搜索点。

优选的，所述特征参数为相位调整量和幅度衰减量。

本发明还提供一种射频干扰对消系统，其包括：

获取单元，用于获得预测搜索点，所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量；

选择单元，用于在所述预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在所述区域内选择预定个数的测试搜索点，所述预定个数的区域以所述预测搜索点为中心对称分布；

测试单元，用于将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得每个所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量；还用于对所述区域内的测试搜索点对应的能量E求平均值，获得与所述区域对应的能量E的平均值；

第一比较单元，用于求得两相互对称的区域对应的能量E的平均值之间的差值，获得所述差值最大的两相互对称的区域；

第二比较单元，用于从所述差值最大的两相互对称的区域中选择能量E的平均值较小的区域，将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较，若所述选择的区域对应的能量E的平均值小于所述预设的门限，则选取所述选择的区域内的一个测试搜索点作为最优搜索点；

重建单元，用于根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；

对消单元，用于根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

优选的，所述第二比较单元还用于若所述选择的区域对应的能量E的平均值小于所述预设的门限，则将所述选择的区域内的中心测试搜索点作为最优搜索点。

优选的，所述测试搜索点以所述预测搜索点为中心对称分布。

优选的，所述第二比较单元还用于在将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较的步骤之后，若所述选择的区域对应的能量E的平均值大于或等于所述预设的门限，则将所述选择的区域内的一个测试搜索点确定为下一个预测搜索点，返回所述在所述预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在所述区域内选择预定个数的测试搜索点的步骤。

优选的，所述第二比较单元还用于若所述选择的区域对应的能量E的平均值大于或等于所述预设的门限，则将所述选择的区域内的中心测试搜索点确定为下一个预测搜索点。

优选的，所述射频干扰对消系统还包括累加单元和逆累加单元，

所述累加单元用于记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数；

所述逆累加单元用于对所述指数增长序列进行逆累加，获得新的预测搜索点；

所述测试单元还用于将所述新的预测搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述新的预测搜索点对应的能量E；

所述第二比较单元还用于将所述新的预测搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述新的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述新的预测搜索点作为最优搜索点。

优选的，所述射频干扰对消系统还包括累加单元、逆累加单元和步长单元，

所述累加单元用于记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数；

所述逆累加单元用于对所述指数增长序列进行逆累加，获得以搜索步长为变量的预测搜索点的函数，所述搜索步长为相邻预测搜索点之间的距离；

所述步长单元用于根据黄金分割法，在预定的搜索步长的区间内确定最优搜索步长，所述最优搜索步长与所述预测搜索点对应的能量E的最小值对应；

所述测试单元还用于根据所述最优搜索步长和所述预测搜索点的函数，求得所述最优搜索步长对应的预测搜索点，并测得求得的预测搜索点对应的能量E；

所述第二比较单元还用于将所述求得的预测搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述求得的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述求得的预测搜索点对应的能量E作为最优搜索点。

优选的，所述特征参数为相位调整量和幅度衰减量。

本发明实施例提供了一种射频干扰对消的方法，通过在预设的预测搜索点的周围选择多个测试点，确定具有最小能量E对应的测试点，从而寻找到能量E下降最快的梯度方向，以获得最优的搜索点。因此，本发明方法是基于用于试验的多个测试点，确定能量E下降最快的梯度方向，其不受目标函数的限制，不存在某些搜索点处出现梯度不存在或无法求出的现象。本发明实施例还提供了另一种射频干扰对消的方法，通过在预设的预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在区域内选择预定个数的测试搜索点，利用测试搜索点的平均值的变化确定梯度方向，确定梯度方向上具有最小能量E对应的测试点，以获得最优的搜索点，提高了搜索精度，减小噪声干扰对搜索结果带来的影响。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例1提供的一种射频干扰对消的方法流程示意图；

图2是本发明实施例2提供的一种射频干扰对消的方法流程示意图；

图3是本发明实施例3提供的一种射频干扰对消的方法流程示意图；

图4是本发明提供的一种应用黄金分割算法确定最优搜索步长的示意图；

图5是本发明实施例4提供的一种射频干扰对消的方法流程示意图；

图6是本发明实施例4提供的一种基于预测搜索点确定梯度方向的示意图；

图7是本发明实施例4提供的另一种基于预测搜索点确定梯度方向的示意图；

图8是本发明实施例5提供的一种射频干扰对消的方法流程示意图；

图9是本发明实施例6提供的一种射频干扰对消的方法流程示意图；

图10是本发明实施例7提供的一种射频干扰对消系统结构框图；

图11是本发明实施例8提供的一种射频干扰对消系统结构框图；

图12是本发明实施例9提供的一种射频干扰对消系统结构框图；

图13是本发明实施例10提供的一种射频干扰对消系统结构框图；

图14是本发明实施例11提供的一种射频干扰对消系统结构框图；

图15是本发明实施例12提供的一种射频干扰对消系统结构框图；

图16是本发明提供的另一种射频干扰对消系统结构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供一种射频干扰对消的方法及系统，其主要在于确保能够获得最优的搜索点，建立预估的自干扰信号，将接收天线接收的自干扰信号与预估的自干扰信号进行信号对消，去除自干扰信号。以下分别进行详细说明。

实施例1

如图1所示，本实施例提供一种射频干扰对消的方法，包括：

101、获得预测搜索点。所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量。

所述自干扰信号为从本端发射天线发出的发射信号，该发射信号在传播至本端接收天线时，将干扰接收天线接收远端发送的兴趣信号，因此，该发射信号即为本端的自干扰信号。在步骤101中，所述特征参数变化量可以为自干扰信号时，所述自干扰信号的幅度衰减量、相位变换量或者时延，所述预测搜索点可以包含这些特征参数。例如，所述预测搜索点可以用X表示，表示为X＝{x₁，x₂…x_N}，其中，x_N表示特征参数变化量，x₁可以表示幅度衰减量，x₂可以表示相位变化量，当然，在步骤101中，所述预测搜索点包含的特征参数变化量可以为历史值或经验值。

102、在所述预测搜索点的周围选择预定个数的测试搜索点。

在距离所述预测搜索点预定的步长处，选择预定个数的测试搜索点，所述测试搜索点以所述预测搜索点为中心，呈中心对称分布。例如，以所述预测搜索点为一正方形中心，所述正方形的边线上设置8个测试搜索点，所述8个测试搜索点可以分别为所述正方形的四个顶点和四条边线的中点。

103、将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得每个所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量。

例如，所述能量E的函数设为： $E={\∫}_0^{T_S}{|{\mathrm{\α}}_{0}f(t-{\mathrm{\τ}}_0)-\mathrm{\αf}\left(t\right)e^{\mathrm{j\θ}}|}^2\mathrm{dt}.$ 其中，f(t)为发射天线的发射信号，α₀为发射信号经过无线传播后的幅度衰减量，τ₀为发射信号经过无线传播后的时间延迟，α为发射信号的幅度衰减量，θ为发射信号的相位调整量，T_S为发射信号的时域周期。在所述能量E的函数中，自干扰信号为α₀f(t-τ₀)，预估的自干扰信号为αf(t)e^jθ。将所述测试搜索点包含的相位调整值和幅度衰减量作为预估的自干扰信号的α和θ，则可以获得所述测试搜索点对应的能量E。

104、将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述测试搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述测试搜索点作为最优搜索点。

所述预设的门限可以为0，或者可以为本端可以容忍的干扰功率值，该干扰功率值可以为一个经验值。

105、根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号。

106、根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

本发明方法是基于用于试验的多个测试点，确定能量E下降最快的梯度方向，其不受目标函数的限制，不存在某些搜索点处出现梯度不存在或无法求出的现象。

实施例2

如图2所示，本实施例提供一种射频干扰对消的方法，包括：

201、获得预测搜索点。所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量。

202、在所述预测搜索点的周围选择预定个数的测试搜索点。

203、将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量。

204、将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较。

205、若所述测试搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述测试搜索点作为最优搜索点。

所述预设的门限可以为0，或者可以为本端可以容忍的干扰功率值，该干扰功率值可以为一个经验值。

206、根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号。

207、根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

上述步骤201至207与实施例1中的步骤101至106相同，这里不再赘述。

在将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较的步骤之后，若所述预定个数的测试搜索点对应的能量E都大于或等于所述预设的门限，则可以执行如下步骤：

208、获取所述预定个数的测试搜索点对应的能量E中的最小值，将所述最小值对应的测试搜索点确定为下一个预测搜索点，返回步骤202。

即更新预测搜索点，再次执行步骤202及后续的步骤。

在执行上述步骤过程中，在更新多个预测搜索点后，可能还不能够获得最优搜索点，还需要确定更多的预测搜索点，以获得最优搜索点。为了快速确定更多的预测搜索点，本实施例采取了以下进一步技术措施。

209、记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数，所述N大于或等于2。

当步骤208中的将最小的能量E对应的测试搜索点确定为下一个预测搜索点，该下一个预测搜索点为第N个预测搜索点时，将不再返回步骤202，而是对所述N个预测搜索点进行进行累加差分，获得指数增长序列。

例如，所述N个预测搜索点为：

x⁽⁰⁾＝{x⁽⁰⁾(1)，x⁽⁰⁾(2)，x⁽⁰⁾(3)，...，x⁽⁰⁾(n)}n∈Z，

对所述N个预测搜索点进行累加处理，得到累加生成的序列：

x⁽¹⁾＝{x⁽¹⁾(1)，x⁽¹⁾(2)，x⁽¹⁾(3)，...，x⁽¹⁾(n)}n∈Z，

其中， $x^{\left(1\right)}\left(p\right)=\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{x}^{\left(0\right)}\left(i\right),$ P＝1，2，...，n，

根据累加生成的序列，建立离散差分方程，解离散差分方程，获得累加生成的序列的通项表达式。该累加生成的序列即为所述指数增长序列。

需要说明的是，在步骤208中，可以根据精度的要求，确定N值，精度要求越高，N的取值越大。

210、对所述指数增长序列进行逆累加，获得预定个数的新的预测搜索点。

具体的，对所述指数增长序列进行逆累加，可以获得新的预测搜索点的表达式，根据已确定的预测搜索点，求得新的预测搜索点。

211、将所述新的预测搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述新的预测搜索点对应的能量E。

212、将所述新的预测搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述新的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述新的预测搜索点作为最优搜索点。

在获得最优搜索点之后，根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；以及根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。即可以执行步骤206和步骤207，这里不再赘述。

优选的，上述搜索点包含的特征参数可以为相位调整量和幅度衰减量。

与现有技术相比，本实施例通过对所述指数增长序列进行逆累加，可以迅速获得多个新的预测搜索点，提高了搜索速度。

实施例3

如图3所示，本实施例提供一种射频干扰对消的方法，包括：

301、获得预测搜索点。所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量。

302、在所述预测搜索点的周围选择预定个数的测试搜索点。

303、将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量。

304、将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较。

305、若所述测试搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述测试搜索点作为最优搜索点。

所述预设的门限可以为0，或者可以为本端可以容忍的干扰功率值，该干扰功率值可以为一个经验值。

306、根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号。

307、根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

在将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较的步骤之后，若所述预定个数的测试搜索点对应的能量E都大于或等于所述预设的门限，则可以执行如下步骤：

308、获取所述预定个数的测试搜索点对应的能量E中的最小值，将所述最小值对应的测试搜索点确定为下一个预测搜索点，并返回步骤302。

上述步骤301至308与实施例2中的步骤201至208相同，这里不再赘述。

309、记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数，所述N大于或等于2。

310、对所述指数增长序列进行逆累加，获得以搜索步长为变量的预测搜索点的函数，所述搜索步长为相邻预测搜索点之间的距离。

311、根据黄金分割法，在预定的搜索步长的区间内确定最优搜索步长，所述最优搜索步长与所述预测搜索点对应的能量E的最小值对应。

所述预定的搜索步长区间可以为一个经验区间，所述最优步长落于该区间内。

312、根据所述最优搜索步长和所述预测搜索点的函数，求得所述最优搜索步长对应的预测搜索点，并测得求得的预测搜索点对应的能量E。

313、将求得的预测搜索点对应的能量E与所述预设的门限进行比较，若求得的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将求得的预测搜索点作为最优搜索点。

在获得最优搜索点之后，根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。即可以执行步骤306和步骤307，这里不再赘述。

上述的步骤309至步骤313是本实施例提供的离散差分预测最优搜索点的步骤，其主要可以分为三大步，按实施顺序分为累加处理、离散差分、逆累加。以下根据这三大步，对步骤309至步骤313进行详细说明。

一、累加处理

假设确定的N个预测搜索点为：

x⁽⁰⁾＝{x⁽⁰⁾(1)，x⁽⁰⁾(2)，x⁽⁰⁾(3)，...，x⁽⁰⁾(n)}n∈Z(1)

对所述N个预测搜索点进行累加处理，得到累加生成的序列：

x⁽¹⁾＝{x⁽¹⁾(1)，x⁽¹⁾(2)，x⁽¹⁾(3)，...，x⁽¹⁾(n)}n∈Z(2)

其中， $x^{\left(1\right)}\left(p\right)=\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{x}^{\left(0\right)}\left(i\right),$ P＝1，2，...，n。

二、离散差分

根据累加生成的序列，建立离散差分方程，具体为：

x⁽¹⁾(p+2)+a·x⁽¹⁾(p+1)+b·x⁽¹⁾(p)＝0(3)

其中，a，b为方程待决系数，自变量P为整数。

采用显性最小方差估计算法求解a，b，结果如下：

$a=\frac{-{\mathrm{\Σ}}_{p=3}^n{x}^{\left(1\right)}{(p-2)}^2{\mathrm{\Σ}}_{p=3}^n{x}^{\left(1\right)}(p-1)x^{\left(1\right)}\left(p\right)}{\mathrm{\Δ}}$

$+\frac{{\mathrm{\Σ}}_{p=3}^n{x}^{\left(1\right)}{(p-1)x^{\left(1\right)}(p-2)\mathrm{\Σ}}_{p=3}^n{x}^{\left(1\right)}(p-2)x^{\left(1\right)}\left(p\right)}{\mathrm{\Δ}}---\left(4\right)$

$b=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{p=3}^n{x}^{\left(1\right)}{(p-1)x^{\left(1\right)}(p-2)\mathrm{\Σ}}_{p=3}^n{x}^{\left(1\right)}(p-1)x^{\left(1\right)}\left(p\right)}{\mathrm{\Δ}}$

$-\frac{{\mathrm{\Σ}}_{p=3}^n{x}^{\left(1\right)}{(p-2)}^2{\mathrm{\Σ}}_{p=3}^n{x}^{\left(1\right)}(p-2)x^{\left(1\right)}\left(p\right)}{\mathrm{\Δ}}---\left(5\right)$

其中，

$\mathrm{\Δ}={\mathrm{\Σ}}_{p=3}^n{x}^{\left(1\right)}{(p-1)}^2{\mathrm{\Σ}}_{p=3}^n{x}^{\left(1\right)}{(p-2)}^2$

$-{\mathrm{\Σ}}_{p=3}^n{x}^{\left(1\right)}(p-1)x^{\left(1\right)}(p-2)$

$\×{\mathrm{\Σ}}_{p=3}^n{x}^{\left(1\right)}(p-1)x^{\left(1\right)}(p-2)---\left(6\right)$

解二阶离散差分方程，在公式4中，令x⁽¹⁾(p)＝r^P，可以得到：

r^p(r²+a·r+b)＝0(7)

从而，可以推导出公式3的解：

$r_1=\frac{-a+\sqrt{a^2-4b}}{2},$ $r_2=\frac{-a-\sqrt{a^2-4b}}{2}---\left(8\right)$

当r₁≠r₂时，可以得到方程的解为

x⁽¹⁾(p)＝C₁·r₁ ^p+C₂·r₁ ^p(9)

带入两个特值(如令P＝1，P＝2)求解方程，可以求出

$C_1=\frac{r_2\·x^{\left(0\right)}\left(1\right)-x^{\left(0\right)}\left(1\right)-x^{\left(0\right)}\left(2\right)}{r_1\·r_2-{r_1}^2}$

$C_2=\frac{r_1\·x^{\left(0\right)}\left(1\right)-x^{\left(0\right)}\left(1\right)-x^{\left(0\right)}\left(2\right)}{r_1\·r_2-{r_2}^2}---\left(10\right)$

当r₁＝r₂时，可以得到方程的解为

x⁽¹⁾(p)＝C₁·r₁ ^p+C₂·p·r₁ ^p(11)

带入两个特值(如令P＝1，P＝2)求解方程，可以求出

$C_1=\frac{({2r}_1-1)\·x^{\left(0\right)}\left(1\right)-x^{\left(0\right)}\left(2\right)}{{r_1}^2}$

$C_2=\frac{(1-r_1)x^{\left(0\right)}\left(1\right)+x^{\left(0\right)}\left(2\right)}{{r_1}^2}---\left(12\right)$

当r₁与r₂互为共轭复数，可以得到方程的解为：

x⁽¹⁾(p)＝C₁·ρ^p·sin(φp)+C₂·ρ^p·cos(φp)(13)

其中，

$\mathrm{\ρ}=\sqrt{b},$

$\mathrm{\φ}={\tan }^{-1}(-\frac{\sqrt{4b-a^2}}{a})$

带入两个特值(如令P＝1，P＝2)求解方程，可以求出

$C_1=\frac{x^{\left(0\right)}\left(1\right)\·{\mathrm{\ρ}}^2\·\cos \left(2\mathrm{\φ}\right)-x^{\left(0\right)}\left(1\right)\·\mathrm{\ρ}\·\cos \mathrm{\φ}-x^{\left(0\right)}\left(2\right)\·\mathrm{\ρ}\·\cos \mathrm{\φ}}{{\mathrm{\ρ}}^3(\sin \mathrm{\φ}\·\cos \left(2\mathrm{\φ}\right)-\cos \mathrm{\φ}\·\sin \left(2\mathrm{\φ}\right))}$

$C_2=\frac{x^{\left(0\right)}\left(1\right)\·\mathrm{\ρ}\·\sin \mathrm{\φ}{+x}^{\left(0\right)}\left(2\right)\·\mathrm{\ρ}\·\sin \mathrm{\φ}-x^{\left(0\right)}\left(1\right)\·{\mathrm{\ρ}}^2\·\sin \left(2\mathrm{\φ}\right)}{{\mathrm{\ρ}}^3(\sin \mathrm{\φ}\·\cos \left(2\mathrm{\φ}\right)-\cos \mathrm{\φ}\·\sin \left(2\mathrm{\φ}\right))}---\left(14\right)$

三、逆累加处理

由于离散差分算法是基于累加生成数据进行的预测，所以可以通过逆累加处理得到以搜索步长为变量的预测搜索点的函数：

${\hat{x}}^{\left(0\right)}=x^{\left(1\right)}\left(p\right)-x^{\left(1\right)}(p-1)---\left(15\right)$

其中，p是预测步长。

若所述预测搜索点对应的能量E的函数是下单峰函数，为了能够快速获得最优搜索点，本实施例采用黄金分割算法，以快速准确的确定最优搜索步长。

如图4所示，采用黄金分割算法确定最优搜索步长的过程可以分为预定次数的搜索步骤，具体如下：

预备步骤：确定步长p与所述预测搜索点对应的能量E的函数的关系，获得所述预测搜索点对应的能量E的函数f(p)，即目标函数，以及确定[a，b]为搜索区间，以及在区间[a，b]内的0.382和0.618比例处分别确定两个黄金分割点p₁、p₂。其中，所述a和所述b为公式(3)中的系数。L为搜索区间长度，L＝b-a，在该搜索区间内，f(p)只有一个极小值点，其左侧函数单调下降，右侧函数单调上升，最优搜索步长对应的目标函数值即为该极小值点。图4用“*”表示该极小值点所在的位置。

第一次搜索：测试[a，b]内的p₁、p₂处的目标函数值，获得f(p₁)和f(p₂)，f(p₁)可能大于或小于f(p₂)，图4仅示出f(p₁)＜f(p₂)这一种情况，以下也以f(p₁)＜f(p₂)为例，对搜索的过程进行详细说明。具体的，若f(p₁)＜f(p₂)，将搜索区间的左端点更换为端点b₁，即b₁位于p₂处，则第一次搜索后确定的搜索区间为[a，b₁]，区间长度L₁为b₁-a。在确定区间[a，b₁]之后，确定区间[a，b₁]内的黄金分割点p₁、p₂。

第二次搜索：测试区间[a，b₁]内的p₁、p₂处的目标函数值，若f(p₁)＜f(p₂)，将搜索区间的左端点更换为端点b₂，即b₂位于p₂处，则第二次搜索后确定的搜索区间为[a，b₂]，区间长度L₂为b₂-a。在确定区间[a，b₂]之后，确定区间[a，b₂]内的黄金分割点p₁、p₂。

第三次搜索：测试区间[a，b₂]内的p₁、p₂处的目标函数值，若f(p₁)＜f(p₂)，将搜索区间的左端点更换为端点b₃，即b₃位于p₂处，则第三次搜索后确定的搜索区间为[a，b₃]，区间长度L₃为b₃-a。在确定区间[a，b₃]之后，确定区间[a，b₃]内的黄金分割点p₁、p₂。

第四次搜索：测试区间[a，b₃]内的p₁、p₂处的目标函数值，若f(p₁)＞f(p₂)，将搜索区间的右端点更换为端点a₁，即a₁位于p₁处，则第四次搜索后确定的搜索区间为[a₁，b₃]，区间长度L₄为b₃-a₁。在确定区间[a₁，b₃]之后，确定区间[a₁，b₃]内的黄金分割点p₁、p₂。

第五次搜索：测试区间[a，b₄]内的p₁、p₂处的目标函数值，若f(p₁)＜f(p₂)，将搜索区间的左端点更换为端点b₄，即b₄位于p₂处，则第五次搜索后确定的搜索区间为[a₁，b₄]，区间长度L₅为b₄-a₁。

若预定搜索五次，则在第五次搜索结束后，将b₄作为最优搜索步长。

显然，可以根据搜索精度的要求，设定更多的搜索次数，以寻找到f(p)极小值对应的最优搜索步长。

这里需要指出的是，搜索的结束条件不仅可以是搜索次数，也可以是p₁和p₂的距离，还可以是f(p₁)和f(p₂)的差值，搜索结束时的可以选择对应的目标函数值较小的p₁或者p₂作为最优搜索步长。

优选的，上述搜索点包含的特征参数可以为相位调整量和幅度衰减量。

与现有技术相比，本实施例通过对所述指数增长序列进行逆累加，可以迅速获得多个新的预测搜索点，并从多个新的预测搜索点中快速确定最优搜索步长，获得最优搜索点，提高了搜索速度。

实施例4

如图5所示，本实施例提供一种射频干扰对消的方法，其包括：

401、获得预测搜索点。所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量。

所述特征参数变化量可以为自干扰信号时，所述自干扰信号的幅度衰减量、相位变换量或者时延，所述预测搜索点可以包含这些特征参数。

所述步骤401与实施例1中的步骤101相同，这里不再赘述。

402、在所述预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在所述区域内选择预定个数的测试搜索点，所述预定个数的区域以所述预测搜索点为中心对称分布。

例如，以所述预测搜索点为一正方形中心，所述正方形的边线上设置8个区域，所述8个区域的中心分别为所述正方形的四个顶点和四条边线的中点，可以在所述8个区域内可以选择多个测试搜索点。

403、将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得每个所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量。

404、对所述区域内的测试搜索点对应的能量E求平均值，获得与所述区域对应的能量E的平均值。

405、求得两相互对称的区域对应的能量E的平均值之间的差值，获得所述差值最大的两相互对称的区域。

所述差值越大，则说明梯度越明显，越能确定搜索点的梯度方向。

406、从所述差值最大的两相互对称的区域中选择能量E的平均值较小的区域。

407、将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较。

408、若所述选择的区域对应的能量E的平均值小于所述预设的门限，则选取所述选择的区域内的一个测试搜索点作为最优搜索点。

在本步骤中，优选的，若所述选择的区域对应的能量E的平均值小于所述预设的门限，选取所述选择的区域内的中心测试搜索点作为最优搜索点。

409、根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号。

410、根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

本实施例通过比较所述差值来确定搜索点的梯度方向，可以减少噪声对搜索结果的影响。

为了更好的理解本实施例，以下结合应用对本实施例进行说明。

如图6所示，可以根据历史经验值，获得一个预测搜索点，所述预测搜索点包括相位调整量x₁和幅度衰减量x₂；然后，以所述预测搜索点为中心原点501，x₁为横轴，x₂为纵轴，组成一坐标系；再以所述中心原点501为一正方形的中心，在所述正方形的边线上设置8个区域，如P₁、P₂、P₃、P₄、P₅、P₆、P₇、P₈，所述8个区域的中心分别为所述正方形的四个顶点和四条边线的中点，在每个区域内选择10个测试搜索点；对每个区域内的10个测试搜索点对应的能量E求平均值；求得两相互对称的区域对应的能量E的平均值之间的差值，获得所述差值最大的两相互对称的区域，这里可以假设区域P₁与区域P₈对应的能量E的平均值之间的差值最大；从所述区域P₁与区域P₈中选择能量E的平均值较小的区域，这里假设区域P₈对应的能量E的平均值Y较小；将所述Y与预设的门限进行比较，若所述Y小于所述预设的门限，则选取所述区域P₈的中心测试搜索点作为最优搜索点的值；根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

在本实施例中，可以只在每个区域中选择一个测试搜索点。如图7所示，以所述预测搜索点为原点601，在所述原点601周围选择预定个数的测试搜索点，选择的测试搜索点分别位于不同的方向，如0°、45°、90°、135°、-45°、-90°、-135°处，而且，所述测试搜索点以所述原点601为中心对称分布。上述的与所述区域对应的能量E的平均值即为所述测试搜索点对应的能量E。可以通过求得两相互对称的测试搜索点对应的能量E的平均值之间的差值，获得所述差值最大的两相互对称的测试搜索点。用d表示所述差值，d⁰°、d⁹⁰°、d⁴⁵°、d¹³⁵°分别表示0°、45°、90°、135°、-45°、-90°、-135°方向上的相互对称的测试搜索点对应的能量E的差值，具体如下式所示：

d⁰°＝|E₅-E₄|(16)

d⁹⁰°＝|E₂-E₇|(17)

d⁴⁵°＝|E₃-E₆|(18)

d¹³⁵°＝|E₁-E₈|(19)

从所述差值最大的两相互对称的测试搜索点中选择能量E的平均值较小的测试搜索点，这里可以假设d¹³⁵°最大，E₁＜E₈。将E₁与预设的门限进行比较，若所述E₁小于所述预设的门限，则将所述135°处的测试搜索点作为最优搜索点。

实施例5

如图8所示，本实施例提供一种射频干扰对消的方法，其包括：

701、获得预测搜索点。所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量。

702、在所述预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在所述区域内选择预定个数的测试搜索点，所述预定个数的区域以所述预测搜索点为中心对称分布。

703、将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得每个所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量。

704、对所述区域内的测试搜索点对应的能量E求平均值，获得与所述区域对应的能量E的平均值。

705、求得两相互对称的区域对应的能量E的平均值之间的差值，获得所述差值最大的两相互对称的区域。

706、从所述差值最大的两相互对称的区域中选择能量E的平均值较小的区域。

707、将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较。

708、若所述选择的区域对应的能量E的平均值小于所述预设的门限，则选取所述选择的区域内的一个测试搜索点作为最优搜索点。

在本步骤中，优选的，若所述选择的区域对应的能量E的平均值小于所述预设的门限，选取所述选择的区域内的中心测试搜索点作为最优搜索点。

709、根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号。

710、根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

上述步骤701至710与实施例4中的步骤401至410相同，这里不再赘述。

在将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较的步骤之后，若所述选择的区域对应的能量E的平均值大于或等于所述预设的门限，则可以执行如下步骤：

711、选取所述选择的区域内的一个测试搜索点确定为下一个预测搜索点，返回步骤702。

712、记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数。

713、对所述指数增长序列进行逆累加，获得预定个数的新的预测搜索点。

714、将所述新的预测搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述新的预测搜索点对应的能量E。

715、将所述新的预测搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若存在小于所述预设的门限，则将最小的能量E对应的新的预测搜索点作为最优搜索点。

本实施例中的步骤710至步骤715与实施例2中的步骤208至步骤212相同，这里不再赘述。

在本实施例中，优选的，所述测试搜索点以所述预测搜索点为中心对称分布，以使所述差值更能反映搜索点的梯度方向。

实施例6

如图9所示，本实施例提供一种射频干扰对消的方法，其包括：

801、获得预测搜索点。所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量。

802、在所述预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在所述区域内选择预定个数的测试搜索点，所述预定个数的区域以所述预测搜索点为中心对称分布。

803、将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得每个所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量。

804、对所述区域内的测试搜索点对应的能量E求平均值，获得与所述区域对应的能量E的平均值。

805、求得两相互对称的区域对应的能量E的平均值之间的差值，获得所述差值最大的两相互对称的区域。

806、从所述差值最大的两相互对称的区域中选择能量E的平均值较小的区域。

807、将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较。

808、若所述选择的区域对应的能量E的平均值小于所述预设的门限，则选取所述选择的区域内的一个测试搜索点对应的搜索点作为最优搜索点。

在本步骤中，优选的，若所述选择的区域对应的能量E的平均值小于所述预设的门限，选取所述选择的区域内的中心测试搜索点作为最优搜索点。

809、根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号。

810、根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

上述步骤801至810与实施例4中的步骤401至410相同，这里不再赘述。

在将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较的步骤之后，若所述选择的区域对应的能量E的平均值大于或等于所述预设的门限，则可以执行如下步骤：

811、将所述选择的区域内的一个测试搜索点确定为下一个预测搜索点，返回步骤802。

在本步骤中，优选的，将所述选择的区域内的一个测试搜索点确定为下一个预测搜索点，返回步骤802。

812、记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数。

813、对所述指数增长序列进行逆累加，获得以搜索步长为变量的预测搜索点的函数，所述搜索步长为相邻预测搜索点之间的距离。

814、根据黄金分割法，在预定的搜索步长的区间内确定最优搜索步长，所述最优搜索步长与所述预测搜索点对应的能量E的最小值对应。

815、根据所述最优搜索步长和所述预测搜索点的函数，求得所述最优搜索步长对应的预测搜索点，并测得求得的预测搜索点对应的能量E。

816、将所述求得的预测搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述求得的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述求得的预测搜索点对应的能量E作为最优搜索点。

上述步骤812至816与实施例3中的步骤309至313相同，这里不再赘述。

实施例7

如图10所示，本实施例提供一种射频干扰对消系统，包括：

获取单元901，用于获得预测搜索点，所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量；

选择单元902，用于在所述预测搜索点的周围选择预定个数的测试搜索点；

测试单元903，用于将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量；

比较单元904，用于将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述测试搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述测试搜索点作为最优搜索点；

重建单元905，用于根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；

对消单元906，用于根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

优选的，所述特征参数为相位调整量和幅度衰减量。

实施例8

如图11所示，本实施例提供一种射频干扰对消系统，包括：

获取单元1001，用于获得预测搜索点，所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量；

选择单元1002，用于在所述预测搜索点的周围选择预定个数的测试搜索点；

测试单元1003，用于将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量；

比较单元1004，用于将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述测试搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述测试搜索点作为最优搜索点；

重建单元1005，用于根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；

对消单元1006，用于根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

所述测试搜索点以所述预测搜索点为中心对称分布。

所述比较单元1004还用于在将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较的步骤之后，若所述预定个数的测试搜索点对应的能量E都大于或等于所述预设的门限，则获取所述预定个数的测试搜索点对应的能量E中的最小值，将所述最小值对应的测试搜索点确定为下一个预测搜索点，并返回所述在所述预测搜索点的周围且与所述预测搜索点距离预定步长处选择预定个数的测试搜索点的步骤。

为了更好的解决本发明技术问题，本实施例可以采取以下进一步技术措施。具体的，

所述射频干扰对消系统还包括累加单元1007和逆累加单元1008，其中，所述累加单元1007用于记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数，所述N大于或等于2；所述逆累加单元1008用于对所述指数增长序列进行逆累加，获得新的预测搜索点；

所述测试单元1003还用于将所述新的预测搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述新的预测搜索点对应的能量E；

所述比较单元1004还用于将所述新的预测搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述新的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述新的预测搜索点作为最优搜索点。

优选的，所述特征参数为相位调整量和幅度衰减量。

实施例9

如图12所示，本实施例提供一种射频干扰对消系统，包括：

获取单元1101，用于获得预测搜索点，所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量；

选择单元1102，用于在所述预测搜索点的周围选择预定个数的测试搜索点；

测试单元1103，用于将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量；

比较单元1104，用于将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述测试搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述测试搜索点作为最优搜索点；

重建单元1105，用于根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；

对消单元1106，用于根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

所述测试搜索点以所述预测搜索点为中心对称分布。

所述比较单元1104还用于在将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较的步骤之后，若所述预定个数的测试搜索点对应的能量E都大于或等于所述预设的门限，则获取所述预定个数的测试搜索点对应的能量E中的最小值，将所述最小值对应的测试搜索点确定为下一个预测搜索点，并返回所述在所述预测搜索点的周围且与所述预测搜索点距离预定步长处选择预定个数的测试搜索点的步骤。

为了更好的解决本发明技术问题，本实施例还可以采取以下进一步技术措施。具体的，所述射频干扰对消系统还包括累加单元1107、逆累加单元1108和步长单元1109，其中，

所述累加单元1107用于记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数，所述N大于或等于2；

所述逆累加单元1108用于对所述指数增长序列进行逆累加，获得以搜索步长为变量的预测搜索点的函数，所述搜索步长为相邻预测搜索点之间的距离；

所述步长单元1109用于根据黄金分割法，在预定的搜索步长的区间内确定最优搜索步长，所述最优搜索步长与所述预测搜索点对应的能量E的最小值对应；

所述测试单元1103还用于根据所述最优搜索步长和所述预测搜索点的函数，求得所述最优搜索步长对应的预测搜索点，以及测得求得的预测搜索点对应的能量E；

所述比较单元1104还用于将求得的预测搜索点对应的能量E与所述预设的门限进行比较，若求得的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将求得的预测搜索点作为最优搜索点。

优选的，所述特征参数为相位调整量和幅度衰减量。

实施例10

如图13所示，本实施例提供一种射频干扰对消系统，包括：

获取单元1201，用于获得预测搜索点，所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量；

选择单元1202，用于在所述预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在所述区域内选择预定个数的测试搜索点，所述预定个数的区域以所述预测搜索点为中心对称分布；

测试单元1203，用于将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得每个所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量；还用于对所述区域内的测试搜索点对应的能量E求平均值，获得与所述区域对应的能量E的平均值；

第一比较单元1204，用于求得两相互对称的区域对应的能量E的平均值之间的差值，获得所述差值最大的两相互对称的区域；

第二比较单元1205，用于从所述差值最大的两相互对称的区域中选择能量E的平均值较小的区域，将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较，若所述选择的区域对应的能量E的平均值小于所述预设的门限，则选取所述选择的区域内的一个测试搜索点作为最优搜索点；

重建单元1206，用于根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；

对消单元1207，用于根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

实施例11

如图14所示，本实施例提供一种射频干扰对消系统，包括：

获取单元1301，用于获得预测搜索点，所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量；

选择单元1302，用于在所述预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在所述区域内选择预定个数的测试搜索点，所述预定个数的区域以所述预测搜索点为中心对称分布；

测试单元1303，用于将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得每个所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量；还用于对所述区域内的测试搜索点对应的能量E求平均值，获得与所述区域对应的能量E的平均值；

第一比较单元1304，用于求得两相互对称的区域对应的能量E的平均值之间的差值，获得所述差值最大的两相互对称的区域；

第二比较单元1305，用于从所述差值最大的两相互对称的区域中选择能量E的平均值较小的区域，将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较，若所述选择的区域对应的能量E的平均值小于所述预设的门限，则选取所述选择的区域内的一个测试搜索点作为最优搜索点；

重建单元1306，用于根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；

对消单元1307，用于根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

所述第二比较单元1305还用于若所述选择的区域对应的能量E的平均值小于所述预设的门限，则将所述选择的区域内的中心测试搜索点作为最优搜索点。

优选的，所述测试搜索点以所述预测搜索点为中心对称分布。

所述第二比较单元1305还用于在将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较的步骤之后，若所述选择的区域对应的能量E的平均值大于或等于所述预设的门限，则将所述选择的区域内的一个测试搜索点确定为下一个预测搜索点，返回所述在所述预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在所述区域内选择预定个数的测试搜索点的步骤。

所述第二比较单元1305还用于若所述选择的区域对应的能量E的平均值大于或等于所述预设的门限，则将所述选择的区域内的中心测试搜索点确定为下一个预测搜索点。

为了更好的解决本发明技术问题，本实施例还可以采取以下进一步技术措施。具体的，所述射频干扰对消系统还包括累加单元1308和逆累加单元1309，

所述累加单元1308用于记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数；

所述逆累加单元1309用于对所述指数增长序列进行逆累加，获得新的预测搜索点；

所述测试单元1303还用于将所述新的预测搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述新的预测搜索点对应的能量E；

所述第二比较单元1305还用于将所述新的预测搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述新的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述新的预测搜索点作为最优搜索点。

优选的，所述特征参数为相位调整量和幅度衰减量。

实施例12

如图15所示，本实施例提供一种射频干扰对消系统，包括：

获取单元1401，用于获得预测搜索点，所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量；

选择单元1402，用于在所述预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在所述区域内选择预定个数的测试搜索点，所述预定个数的区域以所述预测搜索点为中心对称分布；

测试单元1403，用于将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得每个所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量；还用于对所述区域内的测试搜索点对应的能量E求平均值，获得与所述区域对应的能量E的平均值；

第一比较单元1404，用于求得两相互对称的区域对应的能量E的平均值之间的差值，获得所述差值最大的两相互对称的区域；

第二比较单元1405，用于从所述差值最大的两相互对称的区域中选择能量E的平均值较小的区域，将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较，若所述选择的区域对应的能量E的平均值小于所述预设的门限，则选取所述选择的区域内的一个测试搜索点作为最优搜索点；

重建单元1406，用于根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；

对消单元1407，用于根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

所述第二比较单元1405还用于若所述选择的区域对应的能量E的平均值小于所述预设的门限，则将所述选择的区域内的中心测试搜索点作为最优搜索点。

所述测试搜索点以所述预测搜索点为中心对称分布。

所述第二比较单元1405还用于在将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较的步骤之后，若所述选择的区域对应的能量E的平均值大于或等于所述预设的门限，则将所述选择的区域内的一个测试搜索点确定为下一个预测搜索点，返回所述在所述预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在所述区域内选择预定个数的测试搜索点的步骤。

优选的，所述第二比较单元1405还用于若所述选择的区域对应的能量E的平均值大于或等于所述预设的门限，则将所述选择的区域内的中心测试搜索点确定为下一个预测搜索点。

为了更好的解决本发明技术问题，本实施例还可以采取以下进一步技术措施。具体的，所述射频干扰对消系统还包括累加单元1408、逆累加单元1409和步长单元1410，所述累加单元1408用于记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数；

所述逆累加单元1409用于对所述指数增长序列进行逆累加，获得以搜索步长为变量的预测搜索点的函数，所述搜索步长为相邻预测搜索点之间的距离；

所述步长单元1410用于根据黄金分割法，在预定的搜索步长的区间内确定最优搜索步长，所述最优搜索步长与所述预测搜索点对应的能量E的最小值对应。

所述测试单元1403还用于根据所述最优搜索步长和所述预测搜索点的函数，求得所述最优搜索步长对应的预测搜索点，并测得求得的预测搜索点对应的能量E。

所述第二比较单元1405还用于将所述求得的预测搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述求得的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述求得的预测搜索点对应的能量E作为最优搜索点。

优选的，所述特征参数为相位调整量和幅度衰减量。

实施例13

如图16所示，本实施例提供一种射频干扰对消系统，包括：接收装置1501、发送装置1502、处理器1504和存储装置1503。

所述处理器1504用于获得预测搜索点，所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量；在所述预测搜索点的周围选择预定个数的测试搜索点；将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量；将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述测试搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述测试搜索点作为最优搜索点；根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

所述发送装置1502用于发送发射信号；所述接收装置1501用于接收信号，接收的信号中包含自干扰信号，该自干扰信号为所述发送装置1502发送的发射信号传播至所述发送装置1502形成的干扰信号。

本实施例中接收装置1501、发送装置1502、存储装置1503和处理器1504可以通过总线或其他方式连接，其中，图16以总线连接方式为例。

实施例14

如图16所示，本实施例提供一种射频干扰对消系统，包括：接收装置1501、发送装置1502、处理器1504和存储装置1503。

所述处理器1504用于获得预测搜索点，所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量；在所述预测搜索点的周围选择预定个数的测试搜索点；将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量；将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述测试搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述测试搜索点作为最优搜索点；根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。所述测试搜索点以所述预测搜索点为中心对称分布。所述处理器1504还用于在将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较的步骤之后，若所述预定个数的测试搜索点对应的能量E都大于或等于所述预设的门限，则获取所述预定个数的测试搜索点对应的能量E中的最小值，将所述最小值对应的测试搜索点确定为下一个预测搜索点，并返回所述在所述预测搜索点的周围且与所述预测搜索点距离预定步长处选择预定个数的测试搜索点的步骤。所述处理器1504还用于记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数，所述N大于或等于2；对所述指数增长序列进行逆累加，获得新的预测搜索点；将所述新的预测搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述新的预测搜索点对应的能量E；将所述新的预测搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述新的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述新的预测搜索点作为最优搜索点；根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

所述发送装置1502用于发送发射信号；所述接收装置1501用于接收信号，接收的信号中包含自干扰信号，该自干扰信号为所述发送装置1502发送的发射信号传播至所述发送装置1502形成的干扰信号。

优选的，所述测试搜索点以所述预测搜索点为中心对称分布。

优选的，所述特征参数为相位调整量和幅度衰减量。

本实施例中接收装置1501、发送装置1502、存储装置1503和处理器1504可以通过总线或其他方式连接，其中，图16以总线连接方式为例。

实施例15

如图16所示，本实施例提供一种射频干扰对消系统，包括：接收装置1501、发送装置1502、处理器1504和存储装置1503。

所述处理器1504用于获得预测搜索点，所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量；在所述预测搜索点的周围选择预定个数的测试搜索点；将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量；将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述测试搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述测试搜索点作为最优搜索点；根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。所述处理器1504还用于在将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较的步骤之后，若所述预定个数的测试搜索点对应的能量E都大于或等于所述预设的门限，则获取所述预定个数的测试搜索点对应的能量E中的最小值，将所述最小值对应的测试搜索点确定为下一个预测搜索点，并返回所述在所述预测搜索点的周围且与所述预测搜索点距离预定步长处选择预定个数的测试搜索点的步骤。所述处理器1504还用于记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数，所述N大于或等于2；对所述指数增长序列进行逆累加，获得以搜索步长为变量的预测搜索点的函数，所述搜索步长为相邻预测搜索点之间的距离；根据黄金分割法，在预定的搜索步长的区间内确定最优搜索步长，所述最优搜索步长与所述预测搜索点对应的能量E的最小值对应；根据所述最优搜索步长和所述预测搜索点的函数，求得所述最优搜索步长对应的预测搜索点，并测得求得的预测搜索点对应的能量E；将求得的预测搜索点对应的能量E与所述预设的门限进行比较，若求得的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将求得的预测搜索点作为最优搜索点；根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

所述发送装置1502用于发送发射信号；所述接收装置1501用于接收信号，接收的信号中包含自干扰信号，该自干扰信号为所述发送装置1502发送的发射信号传播至所述发送装置1502形成的干扰信号。

优选的，所述测试搜索点以所述预测搜索点为中心对称分布。

优选的，所述特征参数为相位调整量和幅度衰减量。

本实施例中接收装置1501、发送装置1502、存储装置1503和处理器1504可以通过总线或其他方式连接，其中，图16以总线连接方式为例。

实施例16

如图16所示，本实施例提供一种射频干扰对消系统，包括：接收装置1501、发送装置1502、处理器1504和存储装置1503。

所述处理器1504用于获得预测搜索点，所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量；

在所述预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在所述区域内选择预定个数的测试搜索点，所述预定个数的区域以所述预测搜索点为中心对称分布；

将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得每个所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量；

对所述区域内的测试搜索点对应的能量E求平均值，获得与所述区域对应的能量E的平均值；

求得两相互对称的区域对应的能量E的平均值之间的差值，获得所述差值最大的两相互对称的区域；

从所述差值最大的两相互对称的区域中选择能量E的平均值较小的区域，将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较，若所述选择的区域对应的能量E的平均值小于所述预设的门限，则选取所述选择的区域内的一个测试搜索点作为最优搜索点；

根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；

根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

所述发送装置1502用于发送发射信号；所述接收装置1501用于接收信号，接收的信号中包含自干扰信号，该自干扰信号为所述发送装置1502发送的发射信号传播至所述发送装置1502形成的干扰信号。

本实施例中接收装置1501、发送装置1502、存储装置1503和处理器1504可以通过总线或其他方式连接，其中，图16以总线连接方式为例。

实施例17

如图16所示，本实施例提供一种射频干扰对消系统，包括：接收装置1501、发送装置1502、处理器1504和存储装置1503。

所述处理器1504用于获得预测搜索点，所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量；在所述预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在所述区域内选择预定个数的测试搜索点，所述预定个数的区域以所述预测搜索点为中心对称分布；将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得每个所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量；对所述区域内的测试搜索点对应的能量E求平均值，获得与所述区域对应的能量E的平均值；求得两相互对称的区域对应的能量E的平均值之间的差值，获得所述差值最大的两相互对称的区域；从所述差值最大的两相互对称的区域中选择能量E的平均值较小的区域，将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较，若所述选择的区域对应的能量E的平均值小于所述预设的门限，则选取所述选择的区域内的一个测试搜索点作为最优搜索点；优选中心测试搜索点作为最优搜索点；根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。所述测试搜索点以所述预测搜索点为中心对称分布。所述处理器1504还用于在所述将选择的测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较的步骤之后，若所述选择的测试搜索点对应的能量E大于或等于所述预设的门限，则将选择的测试搜索点确定为下一个预测搜索点，返回所述在所述预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在所述区域内选择预定个数的测试搜索点的步骤。所述处理器1504还用于记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数，所述N大于或等于2；对所述指数增长序列进行逆累加，获得新的预测搜索点；将所述新的预测搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述新的预测搜索点对应的能量E；将所述新的预测搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述新的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述新的预测搜索点作为最优搜索点；根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

所述发送装置1502用于发送发射信号；所述接收装置1501用于接收信号，接收的信号中包含自干扰信号，该自干扰信号为所述发送装置1502发送的发射信号传播至所述发送装置1502形成的干扰信号。

优选的，所述测试搜索点以所述预测搜索点为中心对称分布。

优选的，所述特征参数为相位调整量和幅度衰减量。

本实施例中接收装置1501、发送装置1502、存储装置1503和处理器1504可以通过总线或其他方式连接，其中，图16以总线连接方式为例。

实施例18

如图16所示，本实施例提供一种射频干扰对消系统，包括：接收装置1501、发送装置1502、处理器1504和存储装置1503。

所述处理器1504用于获得预测搜索点，所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量；在所述预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在所述区域内选择预定个数的测试搜索点，所述预定个数的区域以所述预测搜索点为中心对称分布；将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得每个所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量；对所述区域内的测试搜索点对应的能量E求平均值，获得与所述区域对应的能量E的平均值；求得两相互对称的区域对应的能量E的平均值之间的差值，获得所述差值最大的两相互对称的区域；从所述差值最大的两相互对称的区域中选择能量E的平均值较小的区域，将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较，若所述选择的区域对应的能量E的平均值小于所述预设的门限，则选取所述选择的区域内的一个测试搜索点作为最优搜索点；优选中心测试搜索点作为最优搜索点；根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

所述处理器1504还用于在所述将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较的步骤之后，若所述将选择的区域对应的能量E的平均值大于或等于所述预设的门限，则将所述选择的区域内的一个测试搜索点确定为下一个预测搜索点，优选的，将所述选择的区域内的中心测试搜索点确定为下一个预测搜索点。在确定下一预测搜索点后，返回所述在所述预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在所述区域内选择预定个数的测试搜索点的步骤。

所述处理器1504还用于记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数，所述N大于或等于2；对所述指数增长序列进行逆累加，获得以搜索步长为变量的预测搜索点的函数，所述搜索步长为相邻预测搜索点之间的距离；根据黄金分割法，在预定的搜索步长的区间内确定最优搜索步长，所述最优搜索步长与所述预测搜索点对应的能量E的最小值对应；根据所述最优搜索步长和所述预测搜索点的函数，求得所述最优搜索步长对应的预测搜索点，并测得求得的预测搜索点对应的能量E；将所述求得的预测搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述求得的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述求得的预测搜索点对应的能量E作为最优搜索点；将求得的预测搜索点对应的能量E与所述预设的门限进行比较，若求得的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将求得的预测搜索点作为最优搜索点；根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

所述发送装置1502用于发送发射信号；所述接收装置1501用于接收信号，接收的信号中包含自干扰信号，该自干扰信号为所述发送装置1502发送的发射信号传播至所述发送装置1502形成的干扰信号。

优选的，所述测试搜索点以所述预测搜索点为中心对称分布。

优选的，所述特征参数为相位调整量和幅度衰减量。

本实施例中接收装置1501、发送装置1502、存储装置1503和处理器1504可以通过总线或其他方式连接，其中，图16以总线连接方式为例。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，ReadOnlyMemory)、随机存取记忆体(RAM，RandomAccessMemory)、磁盘或光盘等。

以上对本发明实施例所提供的一种射频干扰对消的方法及系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (28)

1.一种射频干扰对消的方法，其特征在于，包括：

获得预测搜索点，所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量；

在所述预测搜索点的周围选择预定个数的测试搜索点；

将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量；

将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述测试搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述测试搜索点作为最优搜索点；

根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；

根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

2.根据权利要求1所述的射频干扰对消的方法，其特征在于，所述测试搜索点以所述预测搜索点为中心对称分布。

3.根据权利要求1或2所述的射频干扰对消的方法，其特征在于，还包括：

在将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较的步骤之后，若所述预定个数的测试搜索点对应的能量E都大于或等于所述预设的门限，则获取所述预定个数的测试搜索点对应的能量E中的最小值，将所述最小值对应的测试搜索点确定为下一个预测搜索点，并返回所述在所述预测搜索点的周围选择预定个数的测试搜索点的步骤，且所述测试搜索点与所述预测搜索点距离预定步长。

4.根据权利要求3所述的射频干扰对消的方法，其特征在于，还包括：

记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数，所述N大于或等于2；

对所述指数增长序列进行逆累加，获得新的预测搜索点；

将所述新的预测搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述新的预测搜索点对应的能量E；

将所述新的预测搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述新的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述新的预测搜索点作为最优搜索点；

根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；

根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

5.根据权利要求3所述的射频干扰对消的方法，其特征在于，还包括：

记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数，所述N大于或等于2；

对所述指数增长序列进行逆累加，获得以搜索步长为变量的预测搜索点的函数，所述搜索步长为相邻预测搜索点之间的距离；

根据黄金分割法，在预定的搜索步长的区间内确定最优搜索步长，所述最优搜索步长与所述预测搜索点对应的能量E的最小值对应；

根据所述最优搜索步长和所述预测搜索点的函数，求得所述最优搜索步长对应的预测搜索点，并测得求得的预测搜索点对应的能量E；

将求得的预测搜索点对应的能量E与所述预设的门限进行比较，若求得的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将求得的预测搜索点作为最优搜索点；

根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；

根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

6.根据权利要求1或2所述的射频干扰对消的方法，其特征在于，所述特征参数为相位调整量和幅度衰减量。

7.一种射频干扰对消的方法，其特征在于，包括：

获得预测搜索点，所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量；

在所述预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在所述区域内选择预定个数的测试搜索点，所述预定个数的区域以所述预测搜索点为中心对称分布；

将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得每个所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量；

对所述区域内的测试搜索点对应的能量E求平均值，获得与所述区域对应的能量E的平均值；

求得两相互对称的区域对应的能量E的平均值之间的差值，获得所述差值最大的两相互对称的区域；

从所述差值最大的两相互对称的区域中选择能量E的平均值较小的区域，将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较，若所述选择的区域对应的能量E的平均值小于所述预设的门限，则选取所述选择的区域内的一个测试搜索点作为最优搜索点；

根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；

根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

8.根据权利要求7所述的射频干扰对消的方法，其特征在于，所述选取所述选择的区域内的一个测试搜索点作为最优搜索点具体为：选取所述选择的区域内的中心测试搜索点作为最优搜索点。

9.根据权利要求7所述的射频干扰对消的方法，其特征在于，所述测试搜索点以所述预测搜索点为中心对称分布。

10.根据权利要求7、8或9所述的射频干扰对消的方法，其特征在于，包括：在将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较的步骤之后，若所述选择的区域对应的能量E的平均值大于或等于所述预设的门限，则将所述选择的区域内的一个测试搜索点确定为下一个预测搜索点，返回所述在所述预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在所述区域内选择预定个数的测试搜索点的步骤。

11.根据权利要求10所述的射频干扰对消的方法，其特征在于，所述将所述选择的区域内的一个测试搜索点确定为下一个预测搜索点具体为：将所述选择的区域内的中心测试搜索点确定为下一个预测搜索点。

12.根据权利要求10所述的射频干扰对消的方法，其特征在于，还包括：

记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数；

对所述指数增长序列进行逆累加，获得新的预测搜索点；

将所述新的预测搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述新的预测搜索点对应的能量E；

将所述新的预测搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述新的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述新的预测搜索点作为最优搜索点。

13.根据权利要求10所述的射频干扰对消的方法，其特征在于，还包括：

记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数；

对所述指数增长序列进行逆累加，获得以搜索步长为变量的预测搜索点的函数，所述搜索步长为相邻预测搜索点之间的距离；

根据黄金分割法，在预定的搜索步长的区间内确定最优搜索步长，所述最优搜索步长与所述预测搜索点对应的能量E的最小值对应；

根据所述最优搜索步长和所述预测搜索点的函数，求得所述最优搜索步长对应的预测搜索点，并测得求得的预测搜索点对应的能量E；

将所述求得的预测搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述求得的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述求得的预测搜索点对应的能量E作为最优搜索点。

14.根据权利要求7、8或9所述的射频干扰对消的方法，其特征在于，所述特征参数为相位调整量和幅度衰减量。

15.一种射频干扰对消系统，其特征在于，包括：

获取单元，用于获得预测搜索点，所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量；

选择单元，用于在所述预测搜索点的周围选择预定个数的测试搜索点；

测试单元，用于将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量；

比较单元，用于将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述测试搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述测试搜索点作为最优搜索点；

重建单元，用于根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；

对消单元，用于根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

16.根据权利要求15所述的射频干扰对消系统，其特征在于，所述测试搜索点以所述预测搜索点为中心对称分布。

17.根据权利要求15或16所述的射频干扰对消系统，其特征在于，所述比较单元还用于在将所述测试搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较的步骤之后，若所述预定个数的测试搜索点对应的能量E都大于或等于所述预设的门限，则获取所述预定个数的测试搜索点对应的能量E中的最小值，将所述最小值对应的测试搜索点确定为下一个预测搜索点，并返回所述在所述预测搜索点的周围选择预定个数的测试搜索点的步骤，且所述测试搜索点与所述预测搜索点距离预定步长。

18.根据权利要求17所述的射频干扰对消系统，其特征在于，还包括累加单元和逆累加单元，

所述累加单元用于记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数，所述N大于或等于2；

所述逆累加单元用于对所述指数增长序列进行逆累加，获得新的预测搜索点；

所述测试单元还用于将所述新的预测搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述新的预测搜索点对应的能量E；

所述比较单元还用于将所述新的预测搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述新的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述新的预测搜索点作为最优搜索点。

19.根据权利要求17所述的射频干扰对消系统，其特征在于，还包括累加单元、逆累加单元和步长单元，

所述累加单元用于记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数，所述N大于或等于2；

所述逆累加单元用于对所述指数增长序列进行逆累加，获得以搜索步长为变量的预测搜索点的函数，所述搜索步长为相邻预测搜索点之间的距离；

所述步长单元用于根据黄金分割法，在预定的搜索步长的区间内确定最优搜索步长，所述最优搜索步长与所述预测搜索点对应的能量E的最小值对应；

所述测试单元还用于根据所述最优搜索步长和所述预测搜索点的函数，求得所述最优搜索步长对应的预测搜索点，以及测得求得的预测搜索点对应的能量E；

所述比较单元还用于将求得的预测搜索点对应的能量E与所述预设的门限进行比较，若求得的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将求得的预测搜索点作为最优搜索点。

20.根据权利要求15或16所述的射频干扰对消系统，其特征在于，所述特征参数为相位调整量和幅度衰减量。

21.一种射频干扰对消系统，其特征在于，包括：

获取单元，用于获得预测搜索点，所述预测搜索点包含预设的特征参数变化量，所述特征参数变化量为当自干扰信号从本端发射天线传播至本端接收天线时，所述自干扰信号的特征参数变化量；

选择单元，用于在所述预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在所述区域内选择预定个数的测试搜索点，所述预定个数的区域以所述预测搜索点为中心对称分布；

测试单元，用于将所述测试搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得每个所述测试搜索点对应的能量E，所述能量E为自干扰信号与预估的自干扰信号对消后的能量；还用于对所述区域内的测试搜索点对应的能量E求平均值，获得与所述区域对应的能量E的平均值；

第一比较单元，用于求得两相互对称的区域对应的能量E的平均值之间的差值，获得所述差值最大的两相互对称的区域；

第二比较单元，用于从所述差值最大的两相互对称的区域中选择能量E的平均值较小的区域，将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较，若所述选择的区域对应的能量E的平均值小于所述预设的门限，则选取所述选择的区域内的一个测试搜索点作为最优搜索点；

重建单元，用于根据所述最优搜索点包含的特征参数，建立预估的自干扰信号；

对消单元，用于根据所述预估的自干扰信号，对所述接收天线接收的信号中的自干扰信号进行对消处理。

22.根据权利要求21所述的射频干扰对消系统，其特征在于，所述第二比较单元还用于若所述选择的区域对应的能量E的平均值小于所述预设的门限，则将所述选择的区域内的中心测试搜索点作为最优搜索点。

23.根据权利要求21所述的射频干扰对消系统，其特征在于，所述测试搜索点以所述预测搜索点为中心对称分布。

24.根据权利要求21、22或23所述的射频干扰对消系统，其特征在于，所述第二比较单元还用于在将选择的区域对应的能量E的平均值与预设的门限进行比较的步骤之后，若所述选择的区域对应的能量E的平均值大于或等于所述预设的门限，则将所述选择的区域内的一个测试搜索点确定为下一个预测搜索点，返回所述在所述预测搜索点的周围选择预定个数的区域，在所述区域内选择预定个数的测试搜索点的步骤。

25.根据权利要求24所述的射频干扰对消系统，其特征在于，所述第二比较单元还用于若所述选择的区域对应的能量E的平均值大于或等于所述预设的门限，则将所述选择的区域内的中心测试搜索点确定为下一个预测搜索点。

26.根据权利要求24所述的射频干扰对消系统，其特征在于，还包括累加单元和逆累加单元，

所述累加单元用于记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数；

所述逆累加单元用于对所述指数增长序列进行逆累加，获得新的预测搜索点；

所述测试单元还用于将所述新的预测搜索点包含的特征参数作为预估的自干扰信号的特征参数，测得所述新的预测搜索点对应的能量E；

所述第二比较单元还用于将所述新的预测搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述新的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述新的预测搜索点作为最优搜索点。

27.根据权利要求24所述的射频干扰对消系统，其特征在于，还包括累加单元、逆累加单元和步长单元，

所述累加单元用于记录已确定的预测搜索点，在确定第N个预测搜索点之后，对所述N个预测搜索点进行累加差分，获得指数增长序列，所述N为预定收集的预测搜索点个数；

所述逆累加单元用于对所述指数增长序列进行逆累加，获得以搜索步长为变量的预测搜索点的函数，所述搜索步长为相邻预测搜索点之间的距离；

所述步长单元用于根据黄金分割法，在预定的搜索步长的区间内确定最优搜索步长，所述最优搜索步长与所述预测搜索点对应的能量E的最小值对应；

所述测试单元还用于根据所述最优搜索步长和所述预测搜索点的函数，求得所述最优搜索步长对应的预测搜索点，并测得求得的预测搜索点对应的能量E；

所述第二比较单元还用于将所述求得的预测搜索点对应的能量E与预设的门限进行比较，若所述求得的预测搜索点对应的能量E小于所述预设的门限，则将所述求得的预测搜索点对应的能量E作为最优搜索点。

28.根据权利要求21、22或23所述的射频干扰对消系统，其特征在于，所述特征参数为相位调整量和幅度衰减量。