CN107666361A - 多载波无源互调干扰的自适应对消方法以及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种多载波无源互调干扰的自适应对消方法以及装置，其中的方法包括：通过预设的快速频谱算法计算多载波上行链路信号在接收频带中的有效PIM干扰分量；基于PIM模型重建多载波PIM干扰信号；将多载波上行链路信号和多载波PIM干扰信号通过多载波PIM干扰自适应对消算法进行干扰对消处理；基于经过干扰对消处理后的多载波PIM干扰信号对多载波上行链路信号进行修正处理。本发明的方法以及装置，能够充分考虑双工系统中由多载波PIM造成的复杂PIM干扰问题，计算复杂度低，资源代价小，易于硬件实现；可准确对消多载波无源互调干扰，提高信干噪比增益；计算性能稳定，系统适应性强，可对多载波PIM信号能够实时抑制。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种多载波无源互调干扰的自适应对消方法以及装置。
背景技术
无源互调(Passive Intermodulation，简称PIM)指两个或两个以上频率成分的信号通过无源器件(如双工器、隔离器、同轴电缆、连接器、天线、负载等)时产生除谐波外新频率成分的一种现象。产生的新频率为基波频率的线性组合，当新产生的频率落入通信接收机的通带内即形成干扰。
随着无线通信、卫星通信的不断发展，通信所需天线尺寸变大，受平台限制采用收发共用技术。天线收发共用系统中双工器隔离度低，无源互调产物容易进入接受频带形成干扰，且难以通过频域滤波的方法将其滤除，会对通信系统造成影响。为实现PIM干扰对消，一些科研院所和公司申请过相关专利，提出了一些基于信号处理的PIM干扰对消方法，但是此类方法针对性差，只考虑了双载波PIM干扰的对消方法，不能很好地适应多载波PIM干扰信号的复杂特性。
发明内容
有鉴于此，本发明要解决的一个技术问题是提供一种多载波无源互调干扰的自适应对消方法以及装置。
根据本发明的一个方面，提供一种多载波无源互调干扰的自适应对消方法，包括：发射多载波下行信号并接收多载波上行链路信号通过预设的快速频谱算法计算所述多载波上行链路信号在接收频带中的有效PIM干扰分量；基于所述有效PIM干扰分量确定落入所述接收频带中的各阶PIM产物的特性并估计预设的PIM模型的参数，基于所述PIM模型重建多载波PIM干扰信号；将所述多载波上行链路信号和所述多载波PIM干扰信号输入多载波自适应滤波器，通过多载波PIM干扰自适应对消算法进行干扰对消处理；基于经过所述干扰对消处理后的所述多载波PIM干扰信号对所述多载波上行链路信号进行修正处理。
可选地，所述多载波下行信号包括：多载波QPSK调制下行信号；所述多载波下行信号产生的PIM干扰信号的幂级数模型为其中， sPIM(t)为所述PIM干扰信号，sD(t)为多载波下行信号，al表示幂级数模型阶次l 的幅度值；所述多载波上行链路信号为sR(t)＝sUP(t)+IPIM(t)*h(t)+n0(t)，；其中， sUP(t)为上行信号，IPIM(t)为所述PIM干扰信号，h(t)表示所述PIM干扰信号在空间链路信道的冲激响应，n0(t)为噪声。
可选地，所述通过预设的快速频谱算法计算所述多载波上行链路信号在接收频带中的有效PIM干扰分量包括：初始化序列时刻；在第t时刻，将所述多载波上行链路信号转换为频率向量形式；确定所述多载波上行链路信号的非线性传递函数，并计算所述非线性传递函数中的第n阶幂项所对应的频谱，其中，n为自然数；根据所述第n阶幂项所对应的频谱统计第n阶幂项的各频率分量元素的个数；基于所述统计结果生成所述第n阶幂项的时域表示形式；计算无源互调PIM产物的频谱。
可选地，所述基于所述有效PIM干扰分量确定落入所述接收频带中的各阶PIM产物的特性并估计预设的PIM模型的参数，基于所述PIM模型重建多载波PIM干扰信号包括：初始化序列时刻；在第t时刻，建立与所述多载波下行发射信号相对应的多载波PIM干扰信号模型；估计所述多载波PIM干扰信号模型参数,获得所述多载波PIM干扰信号模型为：其中， w＝{w0,w1,...,wL-1}T表示上述横向滤波器的估计权向量，b＝{b0,b1,...,bM}T表示各PIM分量的权重；基于所述多载波PIM干扰信号模型重建多载波PIM干扰信号为：
可选地，所述将所述多载波上行链路信号和所述多载波PIM干扰信号输入多载波自适应滤波器、通过多载波PIM干扰自适应对消算法进行干扰对消处理包括：初始化序列时刻以及所述多载波自适应滤波器的参数；在第i时刻，计算接收的所述多载波上行链路信号与重建的多载波PIM干扰信号之间的误差向量
e(i)＝d(i)-wH(i-1)X(i)b(i-1)；
其中，e(i)代表误差向量，X(i)代表接收的多载波上行链路信号；计算所述多载波自适应滤波器的参数；
重新计算所述误差向量并进行预滤波处理；更新所述多载波自适应滤波器的系数以及重建的多载波PIM干扰信号的各阶PIM权重参量，并对所述各阶PIM权重参量进行归一化处理；当所述多载波自适应滤波器收敛并且滤波结果满足均方误差为最小时，则所述干扰对消处理结束。
可选地，所述修正后的所述多载波上行链路信号为其中，S'R(t)为修正后的所述多载波上行链路信号，为经过所述干扰对消处理后的所述多载波PIM干扰信号。
根据本发明的另一方面，提供一种多载波无源互调干扰的自适应对消装置，包括：多载波信号收发模块，用于发射多载波下行信号并接收多载波上行链路信号；频谱计算模块，用于通过预设的快速频谱算法计算所述多载波上行链路信号在接收频带中的有效PIM干扰分量；PIM重建模块，用于基于所述有效PIM干扰分量确定落入所述接收频带中的各阶PIM产物的特性并估计预设的PIM模型的参数，基于所述PIM模型重建多载波PIM干扰信号；干扰对消模块，用于将所述多载波上行链路信号和所述多载波PIM干扰信号输入多载波自适应滤波器，通过多载波PIM干扰自适应对消算法进行干扰对消处理；信号输出模块，用于基于经过所述干扰对消处理后的所述多载波PIM 干扰信号对所述多载波上行链路信号进行修正处理。
可选地，所述多载波下行信号包括：多载波QPSK调制下行信号；所述多载波下行信号产生的PIM干扰信号的幂级数模型为：其中， sPIM(t)为所述PIM干扰信号，sD(t)为多载波下行信号，al表示幂级数模型阶次l 的幅度值；所述多载波上行链路信号为sR(t)＝sUP(t)+IPIM(t)*h(t)+n0(t)，；其中， sUP(t)为上行信号，IPIM(t)为所述PIM干扰信号，h(t)表示所述PIM干扰信号在空间链路信道的冲激响应，n0(t)为噪声。
可选地，所述频谱计算模块，还用于初始化序列时刻；在第t时刻，将所述多载波上行链路信号转换为频率向量形式；确定所述多载波上行链路信号的非线性传递函数，并计算所述非线性传递函数中的第n阶幂项所对应的频谱，其中，n为自然数；根据所述第n阶幂项所对应的频谱统计第n阶幂项的各频率分量元素的个数；基于所述统计结果生成所述第n阶幂项的时域表示形式；计算无源互调PIM产物的频谱。
可选地，所述PIM重建模块，还用于初始化序列时刻；在第t时刻，建立与所述多载波下行发射信号相对应的多载波PIM干扰信号模型；估计所述多载波PIM干扰信号模型参数,获得所述多载波PIM干扰信号模型为：
其中，w＝{w0,w1,...,wL-1}T表示上述横向滤波器的估计权向量， b＝{b0,b1,...,bM}T表示各PIM分量的权重；所述PIM重建模块，还用于基于所述多载波PIM干扰信号模型重建多载波PIM干扰信号为：
可选地，所述干扰对消模块，还用于初始化序列时刻以及所述多载波自适应滤波器的参数；在第i时刻，计算接收的所述多载波上行链路信号与重建的多载波PIM干扰信号之间的误差向量
e(i)＝d(i)-wH(i-1)X(i)b(i-1)；
其中，e(i)代表误差向量，X(i)代表接收的多载波上行链路信号；计算所述多载波自适应滤波器的参数；
所述干扰对消模块，还用于重新计算所述误差向量并进行预滤波处理；更新所述多载波自适应滤波器的系数以及重建的多载波PIM干扰信号的各阶 PIM权重参量，并对所述各阶PIM权重参量进行归一化处理；当所述多载波自适应滤波器收敛并且滤波结果满足均方误差为最小时，则所述干扰对消处理结束。
根据本发明的又一方面，提供一种多载波无源互调干扰的自适应对消装置，包括：存储器；以及耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行如上所述的多载波无源互调干扰的自适应对消方法。
本发明的多载波无源互调干扰的自适应对消方法以及装置，能够充分考虑双工系统中由多载波PIM造成的复杂PIM干扰问题，计算复杂度低，资源代价小，易于硬件实现；可准确对消多载波无源互调干扰，提高信干噪比增益；计算性能稳定，系统适应性强，可以对多载波PIM信号能够实时抑制。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，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，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为根据本发明的多载波无源互调干扰的自适应对消方法的一个实施例的流程图；
图2为根据本发明的多载波无源互调干扰的自适应对消方法的一个实施例中的频谱快速算法流程示意图；
图3为根据本发明的多载波无源互调干扰的自适应对消方法的一个实施例中的多载波无源互调干扰自适应对消算法流程图；
图4为根据本发明的多载波无源互调干扰的自适应对消方法的一个实施例中的多载波无源互调干扰自适应对消算法的原理图；
图5为根据本发明的多载波无源互调干扰的自适应对消方法的一个实施例中的是否采用对消方法的时域对比图；
图6A和6B为根据本发明的多载波无源互调干扰的自适应对消方法的一个实施例中的是否采用对消方法的解调星座图对比图；
图7为根据本发明的多载波无源互调干扰的自适应对消方法的一个实施例中进行无源互调干扰对消得到的误码率随信干比变化的仿真曲线对比图；
图8为根据本发明的多载波无源互调干扰的自适应对消装置的一个实施例的模块示意图；
图9为根据本发明的多载波无源互调干扰的自适应对消装置的另一个实施例的模块示意图。
具体实施方式
下面参照附图对本发明进行更全面的描述，其中说明本发明的示例性实施例。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，本领域普通技术人员在没有做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。下面结合各个图和实施例对本发明的技术方案进行多方面的描述。
图1为根据本发明的多载波无源互调干扰的自适应对消方法的一个实施例的流程图，如图1所示：
步骤101，发射多载波下行信号并接收多载波上行链路信号。
步骤102，通过预设的快速频谱算法计算多载波上行链路信号在接收频带中的有效PIM干扰分量。
步骤103，基于有效PIM干扰分量确定落入接收频带中的各阶PIM产物的特性并估计预设的PIM模型的参数，基于PIM模型重建多载波PIM干扰信号。
步骤104，将多载波上行链路信号和多载波PIM干扰信号输入多载波自适应滤波器，通过多载波PIM干扰自适应对消算法进行干扰对消处理。
步骤105，基于经过干扰对消处理后的多载波PIM干扰信号对多载波上行链路信号进行修正处理。
在一个实施例中，在天线收发共用的通信系统中，双工器发射双载波 QPSK调制下行信号，再接收上行链路信号。多载波下行信号产生的PIM干扰信号的幂级数模型为：
其中，sPIM(t)为PIM干扰信号，sD(t)为多载波下行信号，al表示幂级数模型阶次l的幅度值。
多载波上行链路信号为：
SR(t)＝sUP(t)+IPIM(t)*h(t)+n0(t) (1-2)；
其中，sR(t)为接收的上行链路信号，sUP(t)为上行信号，IPIM(t)为下行信号产生的PIM干扰信号sPIM(t)，h(t)表示PIM干扰信号由双工器发射到接收的耦合信道冲激响应，IPIM(t)*h(t)表示双工器接收到的PIM干扰信号，* 表示卷积运算，n0(t)为噪声。
通过预设的快速频谱算法计算多载波上行链路信号在接收频带中的有效 PIM干扰分量，快速频谱算法包含如下步骤：
步骤2.1，初始化序列时刻。
步骤2.2，在第t时刻，将多载波上行链路信号转换为频率向量形式。频率向量形式是指信号包含的频率分量，如果信号多载波上行链路信号为：
X(t)＝cos(2πf1t)+cos(2πf2t)+cos(2πf3t) (1-3)；
则多载波上行链路信号的频率向量写作[f1,f2,f3]。
步骤2.3，在第t时刻，确定多载波上行链路信号的非线性传递函数，并计算非线性传递函数中的第n阶幂项所对应的频谱，其中，n为自然数。计算非线性传递函数Y(t)频谱，对非线性传递函数Y(t)的第n项Yn的频谱，通过频率矩阵进行n次卷积进行计算，非线性传递函数Y(t)表示为：
Y＝a1X+a2X2+a3X3+…anXn+… (1-4)；
步骤2.4，在第t时刻，根据第n阶幂项所对应的频谱统计第n阶幂项的各频率分量元素的个数，根据步骤2.3计算得到的频谱，统计卷积中各频率分量元素的个数。
步骤2.5，在第t时刻，根据步骤2.4得到的统计结果，写出计算频谱的 Yn的时域表示。
步骤2.6，在第t时刻，计算互调产物的频谱。从步骤2.1到步骤2.6 完成了快速频谱算法。
在一个实施例中，通过分析得到的有效PIM干扰分量，分析落入接收频带各阶PIM产物的特性，估计PIM模型参数。接收端通过估计得到的PIM模型参数，重建多载波PIM干扰信号。PIM模型参数是指PIM非线性模型各项系数，重建多载波PIM干扰信号是指通过多载波PIM干扰重建算法进行信号重建，多载波PIM干扰重建信号可以表示为：
其中，为PIM非线性模型各项系数的估计值，为多载波PIM干扰重建信号，sD(t)为下行信号。
在一个实施例中，多载波PIM干扰重建算法，包含如下步骤：
步骤3.1，初始化序列时刻。
步骤3.2，在第t时刻，建立与多载波下行发射信号相对应的多载波PIM 干扰信号模型。下行多载波发射信号表示为：
其中，Bk(t)表示第k个载波的宽带基带信号，fk和分别表示第k个载波的载波频率和第k个载波的初始相位；
其中，多载波无源互调干扰信号模型表示为：
其中，bm表示m阶PIM分量的权重。
步骤3.3，在第t时刻，估计多载波无源互调干扰信号。将多载波无源互调干扰信号等价为单载波宽带信号，利用h(t)将b0归一化为1；将h(t)替换为长度为L的横向数字滤波器，该横向滤波器权值表示为wk，通过xm[i]代替模型中得到估计多载波无源互调干扰信号模型，该估计模型可表示为：
其中，表示横向滤波器第k阶权值，w＝{w0,w1,...,wL-1}T表示上述横向滤波器的估计权向量，b＝{b0,b1,...,bM}T表示各PIM分量的权重。
步骤3.4，在第t时刻，建立估计多载波无源互调干扰信号其中，估计多载波无源互调干扰信号可表示为：
其中，xm表示接收数字信号；
从步骤3.1到步骤3.4，完成了多载波PIM干扰重建算法。
在一个实施例中，设置多载波自适应滤波器参数，将接收的上行链路信号与重建多载波PIM干扰信号输入自适应滤波器，通过多载波PIM干扰自适应对消算法进行干扰对消。设置多载波自适应滤波器参数是指根据自适应滤波原理，以约束最小输出能量为准则，设置滤波器参数；自适应滤波器参数是指滤波器抽头权值。
干扰对消采用多载波PIM干扰自适应对消算法对接收的上行链路信号与重建多载波PIM干扰信号进行处理。自适应滤波器能够自适应调节模型参数，实现快速对消，当自适应滤波器采用的多载波PIM干扰自适应对消算法收敛，滤波结果满足均方误差最小时，多载波PIM干扰自适应对消算法结束。
在一个实施例中，多载波PIM干扰自适应对消算法，包含如下步骤：
步骤4.1，初始化序列时刻以及多载波自适应滤波器的参数；
将初始化序列时刻初始化为i＝1，将权值向量w、滤波器系数a以及各阶 PIM权重参量b等滤波器参数初始化。
步骤4.2，在第i时刻，计算接收的多载波上行链路信号与重建的多载波 PIM干扰信号之间的误差向量
e(i)＝d(i)-wH(i-1)X(i)b(i-1) (1-10)；
步骤4.3，在第i时刻，计算滤波器参数，计算方法如下：
其中，μ表示滤波器估计参数的步长，e(i)表示误差向量，X(i)表示接收的多载波上行链路信号；
步骤4.4，在第i时刻，更新误差向量，误差向量更新方法如步骤4.2；进行预滤波过程如下：
其中，h表示滤波器系统传输函数，a表示解相关滤波器系数。
步骤4.5，更新滤波器参数。在第i时刻，更新解相关滤波器系数a(i)以及各阶PIM权重参量b(i)，并对各阶PIM权重参量b(i)进行归一化；
解相关滤波器系数a(i)更新过程为：
其中，β表示解相关滤波器参数，且0＜β＜1；
各阶PIM权重参量b(i)更新过程为：
其中，δb表示PIM权重参量的误差参量；
各阶PIM权重参量b(i)归一化表示为：
b(i)＝b(i)/b0(i),w(i)＝w(i)·b0(i)
(1－16)；
步骤4.6，当多载波自适应滤波器收敛并且滤波结果满足均方误差为最小时，则干扰对消处理结束。在第i时刻，当滤波器收敛，滤波结果满足均方误差最小时，多载波PIM干扰自适应对消算法结束。
从步骤4.1到步骤4.6，完成了多载波PIM干扰自适应对消算法；
在一个实施例中，进行多载波PIM干扰的自适应对消处理后，将经过多载波无源互调干扰的自适应对消算法处理的PIM干扰信号修正上行链路信号输出，进行后续信号处理。
修正后的上行链路信号可表示如下：
其中，sR′(t)表示修正后的上行链路信号；
修正后的多载波上行链路信号为其中，S'R(t)为修正后的多载波上行链路信号，为经过干扰对消处理后的多载波PIM干扰信号。
图2为根据本发明的多载波无源互调干扰的自适应对消方法的一个实施例中的频谱快速算法流程示意图，如图2所示：
步骤201，初始化序列时刻。初始化序列时刻，令t＝1，同时接收上行链路信号；
步骤202，写为频率向量。在第t时刻，将接收的上行链路双音信号写成频率向量的形式；双音信号可以表示为：
X(t)＝cos(2πf1t)+cos(2πf2t) (2－1)；
其频谱的频率向量形式表示为：[f1,f2]；
步骤203，计算非线性传递函数Y(t)。在第t时刻，由于仅考虑该上行链路接收信号的3阶互调产物，对非线性传递函数Y(t)的第3项Y3的频谱，通过频率矩阵进行3次卷积进行计算。
非线性传递函数Y3表示为：
Y3＝[cos(2πf1t)+cos(2πf2t)]3 (2－2)；
步骤204，统计各频率分量元素。在第t时刻，根据步骤203计算得到的频谱，统计卷积中各频率分量元素的个数。
Y3频谱可以用向量[f1,f2]*[f1,f2]*[f1,f2]表示，[f1,f2]*[f1,f2]*[f1,f2]的计算结果表示为：
统计频率向量中个元素数量可表示如下表1所示：
表1－频率向量中各频率元素的数量统计表
步骤205，写出频谱时域表示。在第t时刻，根据步骤204得到的统计结果，写出计算频谱的Y3的时域表示。
由各载波频率分量的大小，Y3能够表示为：
步骤206计算互调产物的频谱。在第t时刻，计算互调产物的频谱。
通过下式变换，计算无源互调产物的频谱：
图3为根据本发明的多载波无源互调干扰的自适应对消方法的一个实施例中的多载波无源互调干扰自适应对消算法流程图，多载波无源互调干扰自适应对消算法采用解相关归一化最小均方自适应滤波(DNLMS)算法，算法流程如图3所示。
步骤301，初始化序列时刻及滤波器参数。将初始化序列时刻初始化为 i＝1，将权值向量w、解相关滤波器系数a以及各阶PIM权重参量b等滤波器参数初始化如下：
w[0]＝[0,0,...,0]T
b[0]＝[0,0,...,0]T
a[0]＝[0,0,...,0]T (2－6)；
步骤302，计算误差向量。在第i时刻，计算接收的上行链路信号与重建多载波PIM干扰信号之间的误差向量，误差向量可表示为：
e(i)＝d(i)-wH(i-1)X(i)b(i-1) (2－7)；
e(i)代表误差向量，X(i)代表接收的上行链路信号。
步骤303，计算滤波器系数。在第i时刻，计算滤波器参数，计算方法如下：
w(i)＝w(i-1)+μwX(i)b(i-1)e(i)/(||X(i)b(i-1)||2+δw) (2－8)；
其中，μ表示滤波器估计参数的步长，e(i)表示误差向量，X(i)表示接收的多载波上行链路信号，δw表示权值向量的误差参量；
步骤304，重新计算误差并预滤波。在第i时刻，更新误差向量，误差向量更新方法如步骤4.2，进行预滤波过程如下：
xb(i))＝wH(i)X(i)
x(i)＝xb(i)[1],xM(i-1)＝xb(i)[2:M+1]
步骤305，更新滤波器参数。在第i时刻，更新解相关滤波器系数a(i)以及各阶PIM权重参量b(i)，并对各阶PIM权重参量b(i)进行归一化。
解相关滤波器系数a(i)更新过程为：
其中，β表示解相关滤波器参数，且0＜β＜1；
各阶PIM权重参量b(i)更新过程为：
其中，δb表示PIM权重参量的误差参量；
各阶PIM权重参量b(i)归一化表示为：
b(i)＝b(i)/b0(i),w(i)＝w(i)·b0(i) (2－12)；
步骤306，均方误差最小。在第i时刻，当滤波器收敛，滤波结果满足均方误差最小时，多载波PIM干扰自适应对消算法结束。
图4为根据本发明的多载波无源互调干扰的自适应对消方法的一个实施例中的多载波无源互调干扰自适应对消算法的原理图。按照图2的频谱快速算法及图3中的多载波无源互调干扰自适应对消算法，对双载波QPSK调制信号执行本发明的多载波无源互调干扰自适应对消方法后得到的对消结果，比较的结果如图5、图6以及图7所示。
图5中，横轴表示时间，纵轴表示信号幅度，图5中圆形线为含多载波无源互调干扰的上行链路接收信号，方形线为不含多载波无源互调干扰的上行链路接收信号，菱形线为经多载波无源互调干扰自适应对消方法后得到的LMS对消后信号。通过对比能够看出，未进行多载波无源互调干扰自适应对消时，上行链路接收信号受到多载波无源互调干扰很严重，经多载波无源互调干扰自适应对消后，仅残余很小的多载波无源互调干扰信号，由此可见，多载波无源互调干扰自适应对消方法能够有效的改善对多载波无源互调干扰信号的对消效果。
在图6A中，横轴表示I路幅值，纵轴表示Q路幅值，图6A为无多载波无源互调干扰自适应对消的解调星座图。图6B中，横轴表示I路幅值，纵轴表示Q路幅值。图6B为有多载波无源互调干扰自适应对消的解调星座图。通过对比能够看出，未进行多载波无源互调干扰自适应对消时，解调星座图受到非常严重的干扰，进行多载波无源互调干扰自适应对消后，解调星座图基本恢复成理想的QPSK解调星座图。由此可见，载波无源互调干扰自适应对消方法能够有效的改善对多载波无源互调干扰信号的对消效果。
在图7中，横轴表示信干比，单位为dB，纵轴表示误码率，单位为bit。图7中菱星线为受多载波无源互调干扰影响的误码率曲线，星形线为经本发明所提出的多载波无源互调干扰自适应对消方法所得的无源互调干扰抑制的误码率曲线。从图7中可见，在通信环境很差，信干比(SIR)从-9dB～12dB 变化时，经本发明所提出对消方法所得的多载波无源互调干扰抑制误码率明显优于受多载波无源互调干扰的误码率，可见采用本发明的多载波无源互调干扰的自适应对消方法中的频谱快速算法及多载波无源互调干扰自适应对消算法，能够在较高信干比条件下完成对多载波无源互调干扰的自适应抑制，大幅度提高抗PIM干扰能力，降低误码率。
如图8所示，本发明提供一种多载波无源互调干扰的自适应对消装置80，包括：多载波信号收发模块81、频谱计算模块82、PIM重建模块83、干扰对消模块84和信号输出模块85。
多载波信号收发模块81发射多载波下行信号并接收多载波上行链路信号。频谱计算模块82通过预设的快速频谱算法计算多载波上行链路信号在接收频带中的有效PIM干扰分量。PIM重建模块83基于有效PIM干扰分量确定落入接收频带中的各阶PIM产物的特性并估计预设的PIM模型的参数，基于PIM 模型重建多载波PIM干扰信号。
干扰对消模块84将多载波上行链路信号和多载波PIM干扰信号输入多载波自适应滤波器，通过多载波PIM干扰自适应对消算法进行干扰对消处理。信号输出模块85基于经过干扰对消处理后的多载波PIM干扰信号对多载波上行链路信号进行修正处理。
多载波下行信号包括：多载波QPSK调制下行信号。多载波下行信号产生的PIM干扰信号的幂级数模型为：其中，sPIM(t)为PIM干扰信号，sD(t)为多载波下行信号，al表示幂级数模型阶次l的幅度值。多载波上行链路信号为sR(t)＝sUP(t)+IPIM(t)*h(t)+n0(t)，sUP(t)为上行信号，IPIM(t)为PIM 干扰信号，h(t)表示PIM干扰信号在空间链路信道的冲激响应，n0(t)为噪声。频谱计算模块82初始化序列时刻。在第t时刻，频谱计算模块82将多载波上行链路信号转换为频率向量形式。频谱计算模块82确定多载波上行链路信号的非线性传递函数，并计算非线性传递函数中的第n阶幂项所对应的频谱，其中，n为自然数。频谱计算模块82根据第n阶幂项所对应的频谱统计第n 阶幂项的各频率分量元素的个数，基于统计结果生成第n阶幂项的时域表示形式；频谱计算模块82计算无源互调PIM产物的频谱。
PIM重建模块83初始化序列时刻。在第t时刻，PIM重建模块83建立与多载波下行发射信号相对应的多载波PIM干扰信号模型。PIM重建模块83估计多载波PIM干扰信号模型参数,获得多载波PIM干扰信号模型为其中，w＝{w0,w1,...,wL-1}T表示上述横向滤波器的估计权向量， b＝{b0,b1,...,bM}T表示各PIM分量的权重；基于所述多载波PIM干扰信号模型重建多载波PIM干扰信号为：
干扰对消模块84初始化序列时刻以及多载波自适应滤波器的参数。在第 i时刻，干扰对消模块84计算接收的多载波上行链路信号与重建的多载波 PIM干扰信号之间的误差向量
e(i)＝d(i)-wH(i-1)X(i)b(i-1)；
其中，e(i)代表误差向量，X(i)代表接收的多载波上行链路信号；计算所述多载波自适应滤波器的参数；干扰对消模块84计算多载波自适应滤波器的参数为
干扰对消模块84重新计算误差向量并进行预滤波处理，更新多载波自适应滤波器的系数以及重建的多载波PIM干扰信号的各阶PIM权重参量，并对各阶PIM权重参量进行归一化处理，当多载波自适应滤波器收敛并且滤波结果满足均方误差为最小时，则干扰对消处理结束。
图9为根据本发明的多载波无源互调干扰的自适应对消装置的另一个实施例的模块示意图。如图9所示，该装置可包括存储器91、处理器92、通信接口93以及总线94。存储器91用于存储指令，处理器92耦合到存储器91，处理器 92被配置为基于存储器91存储的指令执行实现上述的多载波无源互调干扰的自适应对消。
存储器91可以为高速RAM存储器、非易失性存储器(non-volatile memory)等，存储器91也可以是存储器阵列。存储器91还可能被分块，并且块可按一定的规则组合成虚拟卷。处理器92可以为中央处理器CPU，或专用集成电路ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明的多载波无源互调干扰的自适应对消的一个或多个集成电路。
上述实施例中提供的多载波无源互调干扰的自适应对消方法以及装置，能够充分考虑双工系统中由多载波PIM造成的复杂PIM干扰问题，与其他无源互调信号干扰对消方法相比，计算复杂度低，资源代价小，易于硬件实现；可准确对消多载波无源互调干扰，提高信干噪比增益；能够通过数字实现，架构灵活，集成度高；计算性能稳定，系统适应性强，可以对多载波PIM信号能够实时抑制。
可能以许多方式来实现本发明的方法和系统。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本发明的方法和系统。用于方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本发明的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本发明实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本发明的方法的机器可读指令。因而，本发明还覆盖存储用于执行根据本发明的方法的程序的记录介质。
本发明的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本发明限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本发明的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。
Claims (10)
1.一种多载波无源互调干扰的自适应对消方法，其特征在于，包括：
发射多载波下行信号并接收多载波上行链路信号；
通过预设的快速频谱算法计算所述多载波上行链路信号在接收频带中的有效PIM干扰分量；
基于所述有效PIM干扰分量确定落入所述接收频带中的各阶PIM产物的特性并估计预设的PIM模型的参数，基于所述PIM模型重建多载波PIM干扰信号；
将所述多载波上行链路信号和所述多载波PIM干扰信号输入多载波自适应滤波器，通过多载波PIM干扰自适应对消算法进行干扰对消处理；
基于经过所述干扰对消处理后的所述多载波PIM干扰信号对所述多载波上行链路信号进行修正处理。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多载波下行信号包括：多载波QPSK调制下行信号；所述多载波下行信号产生的PIM干扰信号的幂级数模型为其中，sPIM(t)为所述PIM干扰信号，sD(t)为多载波下行信号，al表示幂级数模型阶次l的幅度值；
所述多载波上行链路信号为sR(t)＝sUP(t)+IPIM(t)*h(t)+n0(t)，其中，SUP(t)为上行信号，IPIM(t)为所述PIM干扰信号，h(t)表示所述PIM干扰信号在空间链路信道的冲激响应，n0(t)为噪声。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过预设的快速频谱算法计算所述多载波上行链路信号在接收频带中的有效PIM干扰分量包括：
初始化序列时刻；
在第t时刻，将所述多载波上行链路信号转换为频率向量形式；
确定所述多载波上行链路信号的非线性传递函数，并计算所述非线性传递函数中的第n阶幂项所对应的频谱，其中，n为自然数；
根据所述第n阶幂项所对应的频谱统计第n阶幂项的各频率分量元素的个数；
基于所述统计结果生成所述第n阶幂项的时域表示形式；
计算无源互调PIM产物的频谱。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述有效PIM干扰分量确定落入所述接收频带中的各阶PIM产物的特性并估计预设的PIM模型的参数，基于所述PIM模型重建多载波PIM干扰信号包括：
初始化序列时刻；
在第t时刻，建立与所述多载波下行发射信号相对应的多载波PIM干扰信号模型；
估计所述多载波PIM干扰信号模型参数,获得所述多载波PIM干扰信号模型为：
<mrow>
<mover>
<mi>p</mi>
<mo>^</mo>
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<mo>&rsqb;</mo>
<mi>b</mi>
<mo>;</mo>
</mrow>
其中，w＝{w0,w1,...,wL-1}T表示上述横向滤波器的估计权向量，X(i)代表接收的多载波上行链路信号，b＝{b0,b1,...,bM}T表示各PIM分量的权重；
基于所述多载波PIM干扰信号模型重建多载波PIM干扰信号为：
<mrow>
<mi>p</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
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<mo>=</mo>
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<mo>*</mo>
<mi>h</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>;</mo>
</mrow>
bm表示m阶PIM分量的权重，为下行多载波发射信号。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述多载波上行链路信号和所述多载波PIM干扰信号输入多载波自适应滤波器、通过多载波PIM干扰自适应对消算法进行干扰对消处理包括：
初始化序列时刻以及所述多载波自适应滤波器的参数；
在第i时刻，计算接收的所述多载波上行链路信号与重建的多载波PIM干扰信号之间的误差向量
e(i)＝d(i)-wH(i-1)X(i)b(i-1)；
其中，e(i)代表误差向量，X(i)代表接收的多载波上行链路信号；
计算所述多载波自适应滤波器的参数；
重新计算所述误差向量并进行预滤波处理；
更新所述多载波自适应滤波器的系数以及重建的多载波PIM干扰信号的各阶PIM权重参量，并对所述各阶PIM权重参量进行归一化处理；
当所述多载波自适应滤波器收敛并且滤波结果满足均方误差为最小时，则所述干扰对消处理结束。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述修正后的所述多载波上行链路信号为
<mrow>
<msup>
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<mi>s</mi>
<mi>R</mi>
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</mrow>
<mo>;</mo>
</mrow>
其中，为修正后的所述多载波上行链路信号，为经过所述干扰对消处理后的所述多载波PIM干扰信号。
7.一种多载波无源互调干扰的自适应对消装置，其特征在于，包括：
多载波信号收发模块，用于发射多载波下行信号并接收多载波上行链路信号；
频谱计算模块，用于通过预设的快速频谱算法计算所述多载波上行链路信号在接收频带中的有效PIM干扰分量；
PIM重建模块，用于基于所述有效PIM干扰分量确定落入所述接收频带中的各阶PIM产物的特性并估计预设的PIM模型的参数，基于所述PIM模型重建多载波PIM干扰信号；
干扰对消模块，用于将所述多载波上行链路信号和所述多载波PIM干扰信号输入多载波自适应滤波器，通过多载波PIM干扰自适应对消算法进行干扰对消处理；
信号输出模块，用于基于经过所述干扰对消处理后的所述多载波PIM干扰信号对所述多载波上行链路信号进行修正处理。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述多载波下行信号包括：多载波QPSK调制下行信号；所述多载波下行信号产生的PIM干扰信号的幂级数模型为：其中，sPIM(t)为所述PIM干扰信号，sD(t)为多载波下行信号，al表示幂级数模型阶次l的幅度值；
所述多载波上行链路信号为sR(t)＝SUP(t)+IPIM(t)*h(t)+n0(t)，其中，sUP(t)为上行信号，IPIM(t)为所述PIM干扰信号，h(t)表示所述PIM干扰信号在空间链路信道的冲激响应，n0(t)为噪声。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，
所述频谱计算模块，还用于初始化序列时刻；在第t时刻，将所述多载波上行链路信号转换为频率向量形式；确定所述多载波上行链路信号的非线性传递函数，并计算所述非线性传递函数中的第n阶幂项所对应的频谱，其中，n为自然数；根据所述第n阶幂项所对应的频谱统计第n阶幂项的各频率分量元素的个数；基于所述统计结果生成所述第n阶幂项的时域表示形式；计算无源互调PIM产物的频谱。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，
所述PIM重建模块，还用于初始化序列时刻；在第t时刻，建立与所述多载波下行发射信号相对应的多载波PIM干扰信号模型；估计所述多载波PIM干扰信号模型参数,获得所述多载波PIM干扰信号模型为：
<mrow>
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<mi>p</mi>
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<mo>;</mo>
</mrow>
其中，w＝{w0,w1,...,wL-1}T表示上述横向滤波器的估计权向量，b＝{b0,b1,...,bM}T表示各PIM分量的权重；
所述PIM重建模块，还用于基于所述多载波PIM干扰信号模型重建多载波PIM干扰信号为：
<mrow>
<mi>p</mi>
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<mo>;</mo>
</mrow>
其中，bm表示m阶PIM分量的权重，为下行多载波发射信号。
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