CN104468055B - 宽带无线全双工mimo通信系统回波自干扰自适应抑制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种宽带无线全双工多天线MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法，将自适应滤波法的迭代思想运用到回波自干扰抑制方法中，通过自适应迭代算法，实现对自干扰信号的准确估计及系统误码率性能的提升，并且充分考虑非理想衰落信道传输条件以及多天线MIMO系统配置，提出了基于归一化最小均方误差NLMS算法的宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰抑制方法。本发明能在显著抑制高强度自干扰信号的同时，有效降低了系统误码率损失，提升了系统信道传输容量，以及降低了自干扰抑制的实现复杂度，综合提高了无线全双工系统的整体综合性能。
Description
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法。
背景技术
无线全双工FD通信技术具有在单信道条件下同时、同频收发无线信号的特点，可以在高效利用有限的无线频谱资源的同时，同时解决无线移动网构架中隐藏终端、减少网络时延等问题，已成为新一代无线通信系统研究的热门技术。然而，由于无线全双工系统同时、同频收发信号，通信系统除了收到来自其他通信节点的有用发送信号，还会收到来自自身天线的发送信号，即回波自干扰信号。由于通信系统接收天线与其发射天线间的距离，远小于与相邻节点的发射天线之间的距离，根据信号路径损耗原理可知，全双工通信节点的回波自干扰信号会远远大于来自其他节点的有用发射信号，从而导致系统性能恶化。
现有全双工系统回波自干扰信号抑制方法已有很多，例如，被动式自干扰抑制和主动式自干扰抑制，其主要思路是：在增大同系统收发天线间距、改变收发天线的收发方向，或采用具有正交偏振状态的天线对的基础上，结合使用基带处理算法对接收信号进行滤波，从而实现对回波自干扰的抑制。例如Shenghong Li等人在“Full-Duplex WirelessCommunication using Transmitter Output Based Echo Cancellation”中提出了一种全双工FD被动式自干扰抑制方法，采用距离间隔为20cm的收发天线对，并利用最小二乘LS算法对混有干扰信号的接收信号进行滤波处理，该方法可以有效抑制FD系统自干扰信号。但是，现有的大多数全双工自干扰抑制方法均基于单天线SISO配置，难以匹配目前各类新型无线通信系统基于多天线MIMO配置的需求，因此如何实现多天线MIMO系统自干扰抑制非常迫切；其次，前述的最小二乘LS算法虽然抑制性能理想，但是其算法参数相对固定且并不能依据实际信号的动态变化进行实时的自适应调整，若面对实际的大宽带、非静态环境且复杂分布的无线通信信号，则难以获得优良的抑制性能；此外，最小二乘LS算法运算过程需要计算高阶矩阵的求逆运算，计算复杂度非常高，实现代价与成本难以承受；最后，现有自干扰抑制方法并未考虑非理想衰落信道对全双工传输性能的影响，从而降低了现有自干扰抑制方案的实用价值，因此在抑制回波自干扰信号的同时，如何有效克服远端信道因频率选择性衰落所带来的误码率性能损失，具有重要的现实意义与应用价值。
发明内容
本发明的目的在于提供一种宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法，旨在解决现有全双工自干扰抑制方法基于单天线配置、未考虑非理想衰落信道对信号影响、以及系统实现复杂度高的问题。
本发明是这样实现的，一种宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法，该宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法将迭代滤波法的迭代思想运用到回波自干扰抑制方法中，通过自适应迭代算法；
具体包括以下步骤：
步骤一，接收机收到来自于远端通信节点有用信号与来自于近端节点回波自干扰信号相叠加的混合信号；
步骤二，选择近端接收端处自干扰抑制模块中的自适应算法，设置相关参数初始值，开始迭代；
步骤三，根据天线数判断迭代是否结束，若结束，再对最大迭代次数判断最佳权值矢量的迭代是否结束，若结束，即获得较准确的自干扰估计信号，否则，继续迭代；
步骤四，从总体接收信号中滤除估计出的回波自干扰信号，以获得来自远端节点的有用传输信号，可将该信号送入后续的MIMO译码检测单元，以获得对远端发送信号的准确估计。
进一步，该宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法的具体步骤如下：
步骤一：近端通信节点的接收信号为：
tR(n)＝HFE(n)tFE(n)+HNE(n)tNE(n)+w(n)；
其中，为来自远端节点的有用目标接收信号；而为近端节点自身发射信号，即回波自干扰信号；分别表示近端和远端第j(j＝N1,…,NT)条天线上的发送信号；与分别为远端和近端发射信号的信道转移函数；w(n)为信道加性高斯白噪声；其中，NT表示通信节点发射天线数目，NR是接收天线数目，Nf是信号每帧长度，(·)T表示对矩阵或矢量的转置运算符号；
步骤二：在接收端通过利用自适应归一化最小均方NLMS算法对混有自干扰、信道噪声的接收信号进行自干扰抑制，定义算法的代价函数为:
其中，Min表示取最小值，n表示第n时刻，E[(eNE(n))2]表示近端误差信号的平均功率，E[·]表示期望运算符，tNE(n)表示近端发送天线的实际发送信号，表示对近端总接收信号滤波后，获得的对近端发送信号tNE(n)的估计值；
步骤三：设置采用归一化最小均方NLMS算法进行自干扰抑制的相关初始值：
令初始迭代次数k＝1，并设置最大迭代次数K及根据近端输入信号的自相关矩阵设置收敛步长因子μNE，自适应滤波器的初始化权值矢量αNE(0)以及滤波器的长度M，开始迭代过程，分别设置K、M、
步骤四：根据公式按照以下公式求出近端的估计信号具体过程如下：
其中j＝N1,…,NT，NT表示发送天线总数目，M为自适应滤波器的长度，αNE(n)在表示n时刻的权值矢量，为n时刻第j条接收天线经自适应滤波后获得的近端误差信号，为第j条近端接收天线上的接收信号；
j<NT，则令j＝j+1，估计下一接收天线上的估计信号
j＝NT，则前进至步骤五；
步骤五：根据下式，更新n时刻的权值矢量并根据迭代结果输出近端发送信号tNE(n)的估计信号具体过程如下：
如下式更新下一时刻的权值矢量：
其中，j＝1,…,NT，NT表示发送天线总数目，ε表示的是权值矢量αNE(n)在迭代过程中的调整因数，为第j条近端接收天线上的接收信号，为n时刻第j条接收天线经NLMS自适应滤波后获得的近端误差信号，μNE表示收敛步长因子，(·)T表示对矩阵或矢量的转置运算符；
步骤六：根据最佳权值矢量αNE(n)以及公式：
由下式得近端估计信号的最终表达式：
其中，j＝1,…,NT，NT表示发送天线总数目，αNE(n)表示n时刻权值矢量，表示n时刻的权值，其中i＝1,…,M，M表示滤波器的长度，表示第j条接收天线上的接收信号；
进一步，步骤六具体包括：
第一步，k<K，则令迭代次数k＝k+1，更新估计信号并用当前α(n)更新迭代α(n+1)，返回步骤四继续执行；
第二步，k＝K，则迭代结束，输出传输信号
步骤七：从总体接收信号tR(n)中滤除估计出的回波自干扰信号，以获得来自远端节点的有用传输信号，可将该信号送入后续的MIMO译码检测单元，以获得对远端发送信号的准确估计，具体包括：
第一步，从接收信号tR(n)中减去回波自干扰估计信号得到来自远端节点的有用传输信号tES(n)，即：
第二步，可将信号tES(n)送入后续的MIMO译码检测单元，以获得对远端发送信号tFE(n)的精确估计。
本发明提供的宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法，在其实现原理上，将迭代滤波法的迭代思想运用到回波自干扰抑制方法中，通过多次的自适应迭代逼近处理，实现对回波自干扰信号的准确估计并进一步将其从整体接收信号中移除，从而带来全双工MIMO系统误码率BER性能的有效提升；以此为基础，提出了一种基于归一化最小均方误差NLMS算法的宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰抑制方法，该方案的实现框架基于现代无线通信系统采用的多天线MIMO配置，所提的抑制算法可适配于现有的各类MIMO空时编码方法；其次，为了进一步增加技术方案的实用性，信号处理流程中还充分考虑了频率选择性衰落信道传输对于远端接收信号的影响，将其对全双工系统误码率性能的影响降至最小。本发明能在显著抑制高强度自干扰信号的同时，有效地降低系统的误码率BER损失，进而全面提升系统信道传输容量，实验结果表明，所提方案在复高斯衰落信道下，以误码率BER性能损失0.3dB的代价，其系统容量可达到传统理想半双工无线通信系统信道传输容量的1.5倍以上；此外，相较于现有的最小二乘LS回波自干扰抑制方案，本方案无需高复杂度的矩阵求逆运算，能显著降低系统实现复杂度。该技术方案具有高的可行性，能够综合提高无线全双工MIMO系统的整体性能。
附图说明
图1是本发明实施例提供的宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法流程图；
图2是本发明实施例提供的全双工系统近端节点收发机系统结构框图及对应的信号示意图；
图3是本发明实施例提供的回波自干扰抑制方案NLMS自适应滤波处理的具体信号处理流程详细示意图；
图4是本发明实施例提供的在2发送天线、1接收天线以及三种调制方式下的FD系统误码率仿真效果图；
图5是本发明实施例提供的在2发送天线、2接收天线以及三种调制方式下的FD系统误码率仿真效果图；
图6是本发明实施例提供的在4发送天线、1接收天线以及三种调制方式下的FD系统误码率仿真效果图；
图7是本发明实施例提供的与现有一种方法在复高斯衰落信道下的系统容量仿真效果图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作进一步描述。
如图1所示，本发明实施例的宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法包括以下步骤：
S101：接收机收到来自于远端通信节点有用信号与来自于近端节点回波自干扰信号相叠加的混合信号；
S102：选择近端接收端处自干扰抑制模块中的自适应算法，设置相关参数初始值，开始迭代；
S103：根据天线数判断迭代是否结束，若结束，再对最大迭代次数判断最佳权值矢量的迭代是否结束，若结束，即获得较准确的自干扰估计信号，否则，返回S103继续迭代；
S104：从总体接收信号中滤除估计出的回波自干扰信号，以获得来自远端节点的有用传输信号，可将该信号送入后续的MIMO译码检测单元，以获得对远端发送信号的准确估计。
本发明的具体步骤如下：
本发明将迭代滤波法的迭代思想运用到回波自干扰抑制方法中，通过自适应迭代算法，实现对自干扰信号的准确估计及系统误码率BER性能的提升，包括如下步骤：
步骤一，假设近端通信节点的接收信号为：
tR(n)＝HFE(n)tFE(n)+HNE(n)tNE(n)+w(n)
其中，为来自远端节点的有用目标接收信号；而为近端节点自身发射信号，即回波自干扰信号；分别表示近端和远端第j(j＝N1,…,NT)条天线上的发送信号；与分别为远端和近端发射信号的信道转移函数；w(n)为信道加性高斯白噪声；其中，NT表示通信节点发射天线数目，NR是接收天线数目，Nf是信号每帧长度，(·)T表示对矩阵或矢量的转置运算符号；
步骤二，在接收端通过利用自适应归一化最小均方NLMS算法对混有回波自干扰、信道加性噪声的接收信号进行自干扰抑制，定义代价函数为:
其中，Min表示取最小值，n表示第n时刻，E[(eNE(n))2]表示近端误差信号的平均功率，E[·]表示期望运算符，tNE(n)表示近端发送天线的实际发射信号，表示对近端节点接收信号进行滤波后，所获得的对近端发送信号tNE(n)的估计值；
步骤四，令归一化最小均方NLMS自适应算法的初始迭代次数k＝1，并设置其最大迭代次数K以及根据近端输入信号的自相关矩阵设置收敛步长因子μNE，自适应滤波器的初始化权值矢量αNE(0)以及滤波器的长度M，开始迭代过程；
步骤四，根据公式按照以下公式求出近端的估计信号
其中j＝N1,…,NT，NT表示发送天线总数目，M为自适应滤波器的长度，αNE(n)在表示n时刻的权值矢量，为n时刻第j条接收天线经自适应滤波后获得的近端误差信号，为第j条近端接收天线上的接收信号；
若j<NT，则令j＝j+1，估计下一接收天线上的估计信号
若j＝NT，则前进至下一步；
步骤五，根据下式，更新n时刻的权值矢量并根据迭代结果输出近端发送信号tNE(n)的估计信号
其中，ε表示的是权值矢量αNE(n)在迭代过程中的调整因数，μNE表示收敛步长因子；
若k<K，则令迭代次数k＝k+1，用当前αNE(n)更新迭代αNE(n+1)，，返回步骤五继续执行，再返回步骤四重新更新估计信号
若k＝K，则迭代结束，输出近端自干扰估计信号
步骤六，由每根天线的近端估计信号表达式，按照信号的矩阵形式形成最终近端估计信号的表达式，即：
步骤七，从总体接收信号tR(n)中滤除估计出的回波自干扰信号以获得来自远端节点的有用传输信号，可将该信号送入后续的MIMO译码检测单元，以获得对远端发送信号的准确估计。
本发明的具体实施例：
实施例1：
参照图2、图3以及图4，本发明实施例的具体实现步骤如下：
步骤一：假设近端通信节点的接收信号为：
tR(n)＝HFE(n)tFE(n)+HNE(n)tNE(n)+w(n)；
其中，为来自远端节点的有用目标接收信号；而为近端节点自身发射信号，即回波自干扰信号；分别表示近端和远端第j(j＝N1,…,NT)条天线上的发送信号；与分别为远端和近端发射信号的信道转移函数；w(n)为信道加性高斯白噪声；其中，NT表示通信节点发射天线数目，NR是接收天线数目，Nf是信号每帧长度，(·)T表示对矩阵或矢量的转置运算符号；
步骤二：在接收端通过利用自适应归一化最小均方误差NLMS算法对混有自干扰、信道噪声的接收信号进行自干扰抑制，定义该算法的代价函数为:
其中，Min表示取最小值，n表示第n时刻，E[(eNE(n))2]表示近端误差信号的平均功率，E[·]表示期望运算符，tNE(n)表示近端发送天线的实际发送信号，表示对近端总接收信号滤波后，获得的对近端发送信号tNE(n)的估计值；
步骤三：设置采用归一化最小均方误差NLMS算法进行自干扰抑制的相关初始值：
令初始迭代次数k＝1，并设置其最大迭代次数K及根据近端输入信号的自相关矩阵设置收敛步长因子μNE，自适应滤波器的初始化权值矢量αNE(0)以及滤波器的长度M，开始迭代过程，本实例分别设置K、M、
步骤四：根据公式按照以下公式求出近端的估计信号具体过程如下：
其中j＝N1,…,NT，NT表示发送天线总数目，M为自适应滤波器的长度，αNE(n)在表示n时刻的权值矢量，为n时刻第j条接收天线经自适应滤波后获得的近端误差信号，为第j条近端接收天线上的接收信号；
若j<NT，则令j＝j+1，估计下一接收天线上的估计信号
若j＝NT，则前进至下一步；
步骤五：根据下式，更新n时刻的权值矢量并根据迭代结果输出近端发送信号tNE(n)的估计信号具体过程如下：
如下式更新下一时刻的权值矢量：
其中，j＝1,…,NT，NT表示发送天线总数目，ε表示的是权值矢量αNE(n)在迭代过程中的调整因数，为第j条近端接收天线上的接收信号，为n时刻第j条接收天线经NLMS自适应滤波后获得的近端误差信号，μNE表示收敛步长因子，(·)T表示对矩阵或矢量的转置运算符；
步骤六：根据最佳权值矢量αNE(n)以及公式：
由下式可得近端估计信号的最终表达式：
其中，j＝1,…,NT，NT表示发送天线总数目，αNE(n)表示n时刻权值矢量，表示n时刻的权值，其中i＝1,…,M，M表示滤波器的长度，表示第j条接收天线上的接收信号；具体包括：
第一步，若k<K，则令迭代次数k＝k+1，更新估计信号并用当前α(n)更新迭代α(n+1)，返回步骤四继续执行；
第二步，若k＝K，则迭代结束，输出传输信号
步骤七：从总体接收信号tR(n)中滤除估计出的回波自干扰信号，以获得来自远端节点的有用传输信号，可将该信号送入后续的MIMO译码检测单元，以获得对远端发送信号的准确估计，具体包括：
第一步，从接收信号tR(n)中减去回波自干扰估计信号得到来自远端节点的有用传输信号tES(n)，即：
第二步，可将信号tES(n)送入后续的MIMO译码检测单元，以获得对远端发送信号tFE(n)的精确估计。
通过仿真对本发明的应用效果做进一步的说明；
1)仿真条件：采用全双工FD MIMO-OFDM系统，选择子载波个数为N＝1024，循环前缀长度为256，OFDM的帧数为10帧，每帧中的OFDM符号数为20，信号的编码方式为空时块编码STBC，选用的天线对数为三种，包括：2发送天数1接收天线，2发送天线2接收天线以及4发送天数1接收天线，信号调制方式也有三种，分别为：正交相移编码QPSK方式，正交幅度调制16QAM方式以及64QAM方式，信道为复高斯衰落信道。
2)仿真内容与结果：
仿真1，在2发送天线、1接收天线的基础上，将本发明、现有基于最小二乘LS算法的全双工自干扰抑制以及半双工系统自干扰抑制三种方法获得的误码率BER性能进行比较，比较结果如图4所示；
仿真2，在2发送天线、2接收天线的基础上，将本发明、现有基于最小二乘LS算法的全双工自干扰抑制以及半双工系统自干扰抑制三种方法获得的误码率BER性能进行比较，比较结果如图5所示；
仿真3，在4发送天线、1接收天线的基础上，将本发明、现有基于最小二乘LS算法的全双工自干扰抑制以及半双工系统自干扰抑制三种方法获得的误码率BER性能进行比较，比较结果如图6所示；
仿真4，在三种多天线配置基础上，将理想全双工系统容量和理想半双工系统容量分别作为全双工FD系统容量和半双工HD系统容量的上下限，将本发明、现有基于最小二乘LS算法的全双工系统自干扰抑制以及半双工系统自干扰抑制三种方法获得的系统容量进行比较，比较结果如图7所示；
由图4可见，在2发送天线1接收天线下，本发明的误码率BER性能明显优于单天线对的半双工HD系统的误码率性能，而与理想信道下基于LS的全双工自干扰抑制方法相比稍微差一些；
由图5可见，在2发送天线2接收天线下，本发明的误码率BER性能明显优于单天线对的半双工HD系统的误码率性能，而与理想信道下基于LS的全双工自干扰抑制方法相比稍微差一些；
由图6可见，在4发送天线1接收天线下，本发明的误码率BER性能明显优于单天线对的半双工HD系统的误码率性能，而与理想信道下基于LS的全双工自干扰抑制方法相比稍微差一些；
由图7可见，在同样的天线配置下，本发明的系统容量可达到半双工系统容量的1.5-1.7倍，但略低于理想信道下基于LS的全双工系统容量；
结合图4、图5和图6可见，在复高斯衰落信道下，本发明仍可以获得较优的误码率BER性能，并且该误码率性能几乎接近理想信道下的基于LS全双工系统误码率BER性能；
结合图7可见，在复高斯衰落信道下，本发明可以获得几乎与理想信道下最小二乘LS自干扰抑制全双工系统相同的系统容量，而算法复杂度大大降低。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法，其特征在于，该宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法将迭代滤波法的迭代思想运用到回波自干扰抑制方法中，通过自适应迭代算法实现对自干扰信号的准确估计及系统误码率BER性能的提升；具体步骤如下：
步骤一：近端通信节点的接收信号为：
tR(n)＝HFE(n)tFE(n)+HNE(n)tNE(n)+w(n)；
其中，为来自远端节点的有用目标接收信号；而为近端节点自身发射信号，即回波自干扰信号；分别表示近端和远端第j(j＝N1,…,NT)条天线上的发送信号；与分别为远端和近端发射信号的信道转移函数；w(n)为信道加性高斯白噪声；其中，NT表示通信节点发射天线数目，NR是接收天线数目，Nf是信号每帧长度，(·)T表示对矩阵或矢量的转置运算符号；
步骤二：在接收端通过利用归一化最小均方误差NLMS算法对混有自干扰、信道噪声的接收信号进行自干扰抑制，定义算法的代价函数为:
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<mi>n</mi>
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<mo>=</mo>
<mi>M</mi>
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其中，Min表示取最小值，n表示第n时刻，E(eNE(n))2表示近端误差信号的平均功率，E[·]表示期望运算符，tNE(n)表示近端发送天线的实际发送信号，表示对近端总接收信号滤波后，获得的对近端发送信号tNE(n)的估计值；
步骤三：设置采用归一化最小均方误差NLMS算法进行自干扰抑制的相关初始值：
令初始迭代次数k＝1，并设置最大迭代次数K及根据近端输入信号的自相关矩阵设置收敛步长因子μNE，自适应滤波器的初始化权值矢量αNE(0)以及滤波器的长度M，开始迭代过程，分别设置K、M、
步骤四：根据公式按照以下公式求出近端的估计信号具体过程如下：
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其中j＝N1,…,NT，NT表示发送天线总数目，M为自适应滤波器的长度，αNE(n)在表示n时刻的权值矢量，为n时刻第j条接收天线经自适应滤波后获得的近端误差信号，为第j条近端接收天线上的接收信号；
j<NT，则令j＝j+1，估计下一接收天线上的估计信号
j＝NT，则前进至步骤五；
步骤五：根据下式，更新n时刻的权值矢量并根据迭代结果输出近端发送信号tNE(n)的估计信号具体过程如下：
如下式更新下一时刻的权值矢量：
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其中，j＝1,…,NT，NT表示发送天线总数目，ε表示的是权值矢量αNE(n)在迭代过程中的调整因数，为第j条近端接收天线上的接收信号，为n时刻第j条接收天线经NLMS自适应滤波后获得的近端误差信号，μNE表示收敛步长因子，(·)T表示对矩阵或矢量的转置运算符；
步骤六：根据最佳权值矢量αNE(n)以及公式：
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其中，j＝1,…,NT，NT表示发送天线总数目，αNE(n)表示n时刻权值矢量，表示n时刻的权值，其中i＝1,…,M，M表示滤波器的长度，表示第j条接收天线上的接收信号；
步骤七：从总体接收信号tR(n)中滤除估计出的回波自干扰信号，以获得来自远端节点的有用传输信号，将该信号送入后续的MIMO译码检测单元，以获得对远端发送信号的准确估计。
2.如权利要求1所述的宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法，其特征在于，所述的迭代方法具体包括以下步骤：
(1)接收机收到来自于远端通信节点有用信号与来自于近端节点回波自干扰信号相叠加的混合信号；
(2)选择近端接收端处自干扰抑制模块中的自适应算法，设置相关参数初始值，开始迭代；
(3)根据天线数判断迭代是否结束，结束，再对最大迭代次数判断最佳权值矢量的迭代是否结束，结束，即获得较准确的自干扰估计信号，否则，继续迭代；
(4)从总体接收信号中滤除估计出的回波自干扰信号，以获得来自远端节点的有用传输信号，将该信号送入后续的MIMO译码检测单元，以获得对远端发送信号的估计。
3.如权利要求1所述的宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法，其特征在于，步骤六具体包括：
第一步，k<K，则令迭代次数k＝k+1，更新估计信号并用当前α(n)更新迭代α(n+1)，返回步骤四继续执行；
第二步，k＝K，则迭代结束，输出传输信号
4.如权利要求1所述的宽带无线全双工MIMO通信系统回波自干扰自适应抑制方法，其特征在于，步骤七具体包括：
第一步，从接收信号tR(n)中减去回波自干扰估计信号得到来自远端节点的有用传输信号tES(n)，即：
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第二步，将信号tES(n)送入后续的MIMO译码检测单元，以获得对远端发送信号tFE(n)的估计。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |