CN109274388B - 数字域干扰重构的射频对消装置及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数字域干扰重构的共址射频干扰对消装置与方法。该装置包括数字延时、干扰重构模型、系数辨识算法、数模转换器、对消链路和合路器等模块，其中数字延时、干扰重构模型和系数辨识算法运行在数字信号处理器件上。对消方法包括以下步骤：根据发射链路、无线信道和对消链路特性建立干扰重构模型；根据收发数字信号实现数字延时来使收发数字信号进行对齐；利用数字延时数据和接收数据实现模型系数的静态系数辨识。本发明通过结合数字域干扰重构优势和射频模拟域干扰对消的优势，解决了大功率信号的插入损耗问题，减小了干扰对于接收机模数转换器动态范围的影响，保证了宽带信号的对消效果。

Description

数字域干扰重构的射频对消装置及其方法

技术领域

本发明涉及共址无线收发射频系统的电磁兼容技术，具体涉及一种数字域干扰重构的射频对消装置及其方法。

背景技术

在诸如军舰、战车和飞机等空间受限的系统中，大量高功率收发信机和高灵敏度收信机的密集部署使得共址射频系统间电磁干扰问题日益严重。干扰对消技术是解决共址射频干扰问题的一种重要技术手段，具有频谱效率高的优点。其原理是在发射端提取部分参考信号，通过延时、幅度和相位的调整获得一个与接收端干扰信号幅度相同、相位相反的信号，然和和接收信号进行合成，完成接收端干扰信号的消除。根据实现方式不同，当前干扰对消技术主要分为模拟干扰对消技术和数字干扰对消技术。

模拟干扰对消是指在射频域通过模拟信号处理的方式完成的干扰的重构和消除的技术。其优势是在接收机前端即可完成干扰信号的消除，提高接收机有用信号的动态范围。限于模拟器件特性，模拟域干扰对消存在一下几个问题：(1)实现难度大：所有的模拟干扰对消单元的抽头均需要采用模拟器件实现，在频率较高的射频域，实现多路精确的时延、幅度和相位调整十分困难。(2)插入损耗高：在模拟域需要对发送端进行参考信号耦合取样，接收端需要进行误差信号取样，这会引起发射机和接收机的信号损耗，会造成发射机作用范围减小，接收机灵敏度降低。(3)自适应调整能力弱：每个抽头延时是固定的且根据收发链路间耦合特性提前设计好的。在实际收发射频系统中，天线间的干扰链路一般会随着周围环境变化，此时对消单元的抽头无法根据干扰耦合链路的变化进行自适应的调整，会造成干扰对消性能大幅下降。(4)对消速度慢：由于干扰信号重构和消除均在模拟域实现，对消速度取决于模拟器件的响应速度，提高空间有限。

数字域干扰对消技术在接收机的数字域实现干扰信号的重构和消除。由于采用了数字信号处理技术，避免了模拟干扰对消中的多抽头实现难度、插入损耗、自适应延时调整和对消速度等问题。但是数字对消技术也有两个重要缺点：(1)模数转换器(ADC)动态问题：当干扰信号功率较大时，降低了有用信号的动态范围，从而ADC的量化误差限制了接收机性能。该问题是制约数字域干扰对消技术的瓶颈问题。(2)非线性畸变问题：模拟域干扰耦合路径为天线间空间耦合，为线性模型；而数字域干扰耦合路径又包括了具有大量非线性器件的射频发射链路和接收链路，其带来非线性畸变通过传统的线性模型无法得到消除。由于上述问题，为了保证接收机接收有用信号的动态范围，实现干扰信号的精确消除，必须先在射频模拟域实现大的干扰信号的对消。

中国专利超短波电磁干扰对消装置(申请号201010198092.0)、一种多通道干扰对消装置(申请号201518001239.6)、共址耦合干扰对消装置(申请号201518001240.9)、自适应宽带干扰对消装置(申请号201320001505.0)、一种自适应干扰对消装置及其调试方法(申请号201110223502.7)等均是属于模拟域干扰对消方案，无法克服实现复杂度、插入损耗、自适应调整和对消速度等模拟域对消存在的问题。

发明内容

本发明的目的就是针对现有技术的缺陷，提供一种数字域干扰重构的射频对消装置与方法，其特征是通过引入一个干扰重构链路，并利用数字信号处理和射频链路结合的方法来精确重构出接收机受到的干扰信号，通过在接收端合并来消除接收机受到的共址宽带非线性发射机的干扰。

本发明提供了一种数字域干扰重构的射频对消装置，其特征在于包括依次电连接的数字信号处理器件、DAC模块、对消链路和合路器；其中数字信号其处理器件包括数字延时模块、干扰重构模型模块参数辨识算法模块；发射数字信号经外部DAC模块和发射链路输出至发射天线；接收天线经合路器、接收链路与ADC模块电连接，ADC的输出端输出接收数字信号；数字延时模块第一输入端接收发射数字信号，第二输入端接收接收数字信号，输出端与干扰重构模块和参数辨识算法模块的输入端电连接，用于计算发射信号到接收信号的延时，并进行对齐并将延时信号发送至干扰重构模块和参数辨识算法模块；参数辨识算法模块的输入端接收接收数字信号，输出端与干扰重构模型模块的输入端电连接，用于估计干扰重构模块的系数并将其发送至干扰重构模型模块；干扰重构模型模块的输出端与DAC模块的输入端电连接，干扰重构模型模块用于重构接收天线的干扰信号并发送至DAC模块；DAC模块将重构的干扰信号转换成模拟信号并传递至对消链路；对消链路将干扰信号转换到射频，生成射频干扰信号发送至合路器；合路器接收接收天线接收到的干扰信号和有用信号以及射频干扰信号，其输出端经接收链路和ADC模块后生成接收数字信号。

上述技术方案中，所述的数字延时模块由FIFO、数字相关器和延时计算模块组成，FIFO第一输入端连接发送数字信号，第二输入端连接延时计算模块输出信号，输出端作为数字延时模块的输出，用于对发射数字信号进行τ个时刻延时；数字相关器第一输入端连接发送数字信号，第二输入端连接接收数字信号，用于计算发送数字信号和接收数信号的相关序列，输出相关序列到延时计算模块的输入端；延时计算模块根据相关序列最大值位置确定时延并发送至FIFO。

上述技术方案中，干扰重构模型模块由发射链路非线性模型、发射链路线性模型、无线信道模型和对消链路逆模型依次串联组成；发射链路非线性模型用于描述发射链路的非线性特征，发射链路线性模型用于描述发射链路的线性特征，无线信道模型用于描述信号通过无线信道时的特性，对消链路逆模型用于用来描述对消链路传播特性的逆模型。

上述技术方案中，参数辨识算法模块包括静态参数辨识算法模块和动态参数辨识算法模块；静态参数辨识算法模块输入端连接数字延时模块的输出信号和接收数字信号，输出端连接动态系数辨识算法输入端，用于提供模型初始系数；动态参数辨识算法模块输入端接收数字延时模块输出信号和接收数字信号，输出端连接干扰重构模型模块，用于提供实时的模型参数。

上述技术方案中，对消链路由低通滤波器、上变频器、功率放大器和可调衰减器串联组成；低通滤波器用于对于DAC模块的输出信号进行滤波，上变频器用于将基带信号上变频到射频信号，功率放大器和可调衰减器用于调整对消信号的幅度。

基于数字域干扰重构的射频对消装置的射频对消方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤S1，模型初始化，根据收发天线间隔离度，调整可调衰减器(使得接收端干扰信号功率在DAC的动态范围内；在数字信号处理器件内建立干扰重构模型。

步骤S2，数字延时计算与实现，根据模型计算模型处理延时，根据发射数字信号和接收数字信号，采用相关法计算出传输延时，将传输延时减去模型处理延时得到数字延时量，并设定数字延时中FIFO长度。

步骤S3，静态系数辨识，根据数字延时输出和接收的数字信号，采用最小二乘法计算出模型系数的初始值。

步骤S4，在发射机和接收机正常工作的情况下，加入对消链路，通过合路器将接收机收到的干扰信号和对消信号进行合并，完成干扰信号的消除。

步骤S5，动态系数辨识，在对消链路工作情况下，根据数字延时输出和接收的数字信号，利用自适应滤波算法动态跟踪模型系数的变化。

上述技术方案中，步骤S1包括以下步骤：

子步骤S11：将发射链路非线性模型(010)建模为多项式模型，模型输入与输出关系为：

式中，v₁(n)为发射链路非线性模型时刻n的输出信号，x(n)为发射链路非线性模型(010)时刻n的输入信号，K为非线性阶数，c_k为第k阶系数；

子步骤S12：将发射链路线性模型建模为线性滤波器模型，模型输入与输出关系为：

式中，v₂(n)为发射链路线性模型时刻n的输出信号，M为滤波器阶数，g_m为第m阶系数。

子步骤S13：将无线信道模型建模为线性滤波器模型，模型输入与输出关系为：

式中，v₃(n)为无线信道模型时刻n的输出信号，P为滤波器阶数，h_p为第p阶系数。

子步骤S14：将对消链路模型建模为固定增益模型，模型输入与输出关系为：

v₄(n)＝Gv₃(n)

式中，v₄(n)为对消链路模型时刻n的输出信号，G为链路增益。

子步骤S15：将发射链路非线性模型、发射链路线性模型、无线信道模型和消链路模型联合建模，干扰重构模型的输入与输出关系为：

式中，y(n)为干扰重构模型输出，

是模型系数。

上述技术方案中，步骤S2包括以下步骤：

子步骤S21：根据步骤S1中建立的模型，计算模型处理时延，结果为

子步骤S22：在对消链路断开情况下，发射端发送一段长度为N数字信号x(n)，0≤n≤N-1，接收端收到长度为N数字信号y(n)，0≤n≤N-1，将x(n)与y(n)求互相关，得到

式中，mx为序列x(n)的平均值，my为序列y(n)的平均值。

子步骤S23：寻找序列z(n)最大值所在位置d^*，根据Δt₂＝d^*-N计算发射端到接收端的延时Δt₂。

子步骤S24：根据Δt＝Δt₂-Δt₁求得数字延时Δt，并将Δt设置为FIFO寄存器的长度。

上述技术方案中，步骤S3包括：静态条件下辨识模型系数，在对消链路断开情况下取数字延时输出序列X和接收数字序列Y，利用最小二乘法求得模型系数，结果为

W₀＝(X^HX)^-1Y

其中，W＝[w_pk]，0≤p≤K-1，0≤k≤K-1为求模型系数向量，X^H为X的转置，经该系数作为系数模型的初始值。

上述技术方案中，步骤S5包括以下步骤：

子步骤S51：在对消链路工作的情况下，每次存储N个数字延时输出信号和接收数字信号，分别组成输入序列X_i和输出序列Y_i，其中i为执行次数；

子步骤S52：利用最小二乘算法估计干扰重构模型系数

W＝(X_i ^HX_i)^-1Y_i

子步骤S53：利用静态参数辨识算法结果初始化W₀，更新干扰重构模型系数，更新关系为

W_i＝(1-μ)W_i-1+μW

其中，μ为更新权值，满足0≤μ≤1，改值大小与链路的时变性有关，当干扰链路时变性强时采用大的更新权值，当链路时变性差时采用小的更新权值；当μ＝0时权值不进行更新，一直采用静态系数辨识算法的权值；当μ＝1时不保留旧的权值，每次均采用新估计的权值。

子步骤S54：执行i＝i+1，跳回到子步骤S51，重新执行动态系数辨识算法。

本发明能够实现宽带信号的对消。干扰对消信号有对消链路产生，而对消链路信号由数字信号转换而来。在数字域，通过干扰重构模型实现了多抽头滤波器的设计。可以精确描述宽带信号的传输特性，从而完成宽带信号的对消。对于发射机无插入损耗，本发明在数字域通过复制操作即可对干扰参考信号取样，避免了射频前端模拟取样带来的发射机的插损，保证了射频系统的作用范围。本发明提高有用信号动态范围。在接收端，在射频前端即可完成大功率干扰信号的抑制，避免了大功率干扰对于ADC动态范围产生的影响。本发明能够完成非线性畸变的消除。在数字域采用了非线性模型、线性模型的联合建模方法，实现对于干扰耦合链路非线性特性的建模，从而对发送端的非线性畸变并予以消除。本发明有效提高对消速度。本发明通过采用高速数字信号处理芯片和快速自适对消算法，可以极大提高对消速度。

附图说明

图1为本发明提出的基于数字域重构的射频干扰对消方案原理框图。

图2为数字延时功能原理框图。

图3为干扰重构模型的原理框图。

图4为系数辨识算法原理框图。

图5为对消链路组成框图。

图6为本发明在宽带信号下的对消效果。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明，便于清楚地了解本发明，但它们不对本发明构成限定。

如图1所示，基于数字域干扰重构的射频对消装置与方法包括数字延时00、干扰重构模型01、系数辨识算法02和数模转换器DAC03、对消链路04和合路器05组成。其中，数字延时、干扰重构模型和系数辨识算法在数字信号处理器件内以软件形式存在，数模转换器、对消链路和合路器以硬件形式存在。

所述的数字延时00的第一输入端连接发射数字信号x(n)，第二输入端连接接收链路数字信号y(n)，输出端信号x₁(n)连接输出端连接干扰重构模型的输入端和系数辨识算法的输入端，数字延时模块用来计算发射信号到接收信号的延时，并进行对齐。

所述的干扰重构模型01输入端分别连接数字延时00的输出x₁(n)和系数辨识算法02的输出W，其中W为模型系数，输出端c(n)连接ADC的输入端；干扰重构模型用于重构出接收端的干扰信号。

所述的系数辨识算法02第一输入端连接数字延时00的输出x₁(n)，第二输入端连接接收链路数字信号y(n)，输出端W连接干扰重构模型01，用于估计干扰模型01的系数。

所述的ADC03输入端连接干扰重构模型01的输出端c(n)，输出端信号c(t)连接对消链路输入端，其中c(t)为重构的干扰信号基带信号；用于将数字域重构的干扰信号转换成模拟信号。

所述的对消链路04输入端连接ADC03的输出端c(t)，输出端y_c(t)连接合路器05的第二输入端，其中y_c(t)为重构出的射频干扰信号，用于将基带干扰信号转换到射频。

所述的合路器05第一输入端连接接收天线收到的信号y_I(t)+d(t)，其中y_I(t)为通过无线多经信道耦合的干扰信号，d(t)为接收端有用信号，合路器的第二接收端连接对消链路04的输出端y_c(t)，输出端y(t)连接接收链路输入端，经过接收链路和ADC后形成接收链路数字信号y(n)。

进一步地，所述的数字延时00由先入现出存储器FIFO000、数字相关器001和延时计算模块002组成，FIFO000第一输入端连接发送数字信号x(n)，第二输入端连接延时计算模块001输出信号τ，输出端x₁(n)作为数字延时00的输出，用于对数字输入进行τ个时刻延时，即有x₁(n)＝x(n-τ)。数字相关器001第一输入端连接发送数字信号x(n)，第二输入端连接接收数字信号y(n)，输出端相关序列R_xy(n)到延时计算模块002的输入端，该模块用于计算x(n)和y(n)的相关序列；延时计算模块002输入端连接数字相关器001的输出R_xy(n)，根据相关序列最大值位置确定时延τ。

进一步地，干扰重构模型01由发射链路非线性模型010、发射链路线性模型011、无线信道模型012和对消链路逆模型013依次串联组成。发射链路非线性模型010用来描述发射链路的非线性特征，发射链路线性模型011用来描述发射链路的线性特征，无线信道模型012用来描述信号通过无线信道时的特性，对消链路逆模型013用来描述对消链路传播特性的逆模型。

进一步地，系数辨识算法02由静态系数辨识算法020和动态系数辨识算法021两部分组成。静态系数辨识算法020输入端连接数字延时00输出信号x₁(n)和接收数字信号y(n)，输出端W₀连接动态系数辨识算法021输入端，该算法用来提供模型初始系数W₀。动态系数辨识算法021输入端连接数字延时00输出端x₁(n)和接收数字信号y(n)，输出端连接干扰重构模型01，用来提供实时的模型系数W_i。

进一步地，对消链路04由低通滤波器040、上变频器041、功率放大器042和可调衰减器043串联组成。特别地，低通滤波器040用来对于DAC03输出的信号进行滤波，上变频器041将基带信号上变频到射频信号，功率放大器042和可调衰减器043配合使用，用于调整对消信号的幅度。

图1展示了本发明提出的基于数字域重构的射频干扰对消方案原理框图，完成干扰对消包括以下具体步骤：

步骤S1：初始化干扰重构模型01，包括以下子步骤：

子步骤S11：将发射链路非线性模型010建模为多项式模型，模型输入与输出关系为：

式中，v₁(n)为发射链路非线性模型010时刻n的输出信号，x(n)为发射链路非线性模型010时刻n的输入信号，K为非线性阶数，c_k为第k阶系数。

子步骤S12：将发射链路线性模型011建模为线性滤波器模型，模型输入与输出关系为：

式中，v₂(n)为发射链路线性模型011时刻n的输出信号，M为滤波器阶数，g_m为第m阶系数。

子步骤S13：将无线信道模型012建模为线性滤波器模型，模型输入与输出关系为：

式中，v₃(n)为无线信道模型012时刻n的输出信号，P为滤波器阶数，h_p为第p阶系数。

子步骤S14：将对消链路模型013建模为固定增益模型，模型输入与输出关系为：

v₄(n)＝Gv₃(n)

式中，v₄(n)为对消链路模型013时刻n的输出信号，G为链路增益。

子步骤S15：将发射链路非线性模型010、发射链路线性模型011、无线信道模型012和消链路模型013联合建模，干扰重构模型01的输入与输出关系为：

式中，y(n)为干扰重构模型01输出，

是模型系数。

步骤S2：数字延时计算与设置，包括以下几个步骤：

子步骤S21：根据步骤S1中建立的模型，计算模型处理时延，结果为

子步骤S22：在对消链路断开情况下，发射端发送一段长度为N数字信号x(n)，0≤n≤N-1，接收端收到长度为N数字信号y(n)，0≤n≤N-1，将x(n)与y(n)求互相关，得到

式中，mx为序列x(n)的平均值，my为序列y(n)的平均值。

子步骤S23：寻找序列z(n)最大值所在位置d^*，根据Δt₂＝d^*-N计算发射端到接收端的延时Δt₂。

子步骤S24：根据Δt＝Δt₂-Δt₁求得数字延时Δt，并将Δt设置为FIFO寄存器的长度。

步骤S3：静态条件下辨识模型系数，在对消链路断开情况下取数字延时输出序列X和接收数字序列Y，利用最小二乘法求得模型系数，结果为

W₀＝(X^HX)^-1Y

其中，W＝[w_pk]，0≤p≤K-1，0≤k≤K-1为求模型系数向量，X^H为X的转置，经该系数作为系数模型的初始值。

步骤S4：在发射机和接收机正常工作的情况下，加入对消链路，通过合路器05将接收机收到的干扰信号和对消信号进行合并，完成干扰信号的消除。

步骤S5：由于链路的时变特性，采用动态系数辨识算法实时更新模型系数，包括一下几个子步骤：

子步骤S51：在对消链路工作的情况下，每次存储N个数字延时输出信号和接收数字信号，分别组成输入序列X_i和输出序列Y_i，其中i为执行次数；

子步骤S52：利用最小二乘算法估计干扰重构模型系数

W＝(X_i ^HX_i)^-1Y_i

子步骤S53：利用静态参数辨识算法结果初始化W₀，更新干扰重构模型系数，更新关系为

W_i＝(1-μ)W_i-1+μW

其中，μ为更新权值，满足0≤μ≤1，改值大小与链路的时变性有关，当干扰链路时变性强时采用大的更新权值，当链路时变性差时采用小的更新权值；当μ＝0时权值不进行更新，一直采用静态系数辨识算法的权值；当μ＝1时不保留旧的权值，每次均采用新估计的权值。

子步骤S54：执行i＝i+1，跳回到子步骤S51，重新执行动态系数辨识算法。

图6表示了接收机收到的干扰信号的频谱、采用线性模型对消后信号频谱和采用本发明提出的对消方案后信号频谱。图6结果是通过搭建的一个实际测试系统获得的，系统工作在15MHz的中心频率，信号带宽为10MHz。可以看出，在系统存在非线性作用时宽带信号产生了带外扩展，影响了邻近信道的通信。采用线性模型对消方案时虽然能够有效消除掉干扰信号中的线性成分，但是对于非线性成分不能达到对消效果，对消效果受限。而采用本发明的对消方案时，干扰信号的线性成分不仅得到了很好的消除，非线性成分也取得了很好的对消效果。

本说明书未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (6)

1.一种数字域干扰重构的射频对消装置，其特征在于包括依次电连接的数字信号处理器件、DAC模块、对消链路和合路器；其中数字信号处理器件运行数字延时模块、干扰重构模型模块和参数辨识算法模块；发射数字信号经外部DAC模块和发射链路输出至发射天线；接收天线经合路器、接收链路与ADC模块电连接，ADC模块的输出端输出接收数字信号；数字延时模块第一输入端接收发射数字信号，第二输入端接收接收数字信号，输出端与干扰重构模型模块和参数辨识算法模块的输入端连接，用于计算发射数字信号到接收数字信号的延时，并进行对齐并将延时信号发送至干扰重构模型模块和参数辨识算法模块；参数辨识算法模块的输入端接收接收数字信号，输出端与干扰重构模型模块的输入端电连接，用于估计干扰重构模型模块的参数并将其发送至干扰重构模型模块；干扰重构模型模块的输出端与DAC模块的输入端电连接，干扰重构模型模块用于重构接收天线的干扰信号并发送至DAC模块；DAC模块将重构的干扰信号转换成模拟信号并传递至对消链路；对消链路将干扰信号转换到射频，生成射频干扰信号发送至合路器；合路器接收接收天线接收到的干扰信号和有用信号以及所述射频干扰信号，其输出端经接收链路和ADC模块后生成接收数字信号；

所述的数字延时模块由FIFO、数字相关器和延时计算模块组成，FIFO第一输入端接收发射数字信号，第二输入端连接延时计算模块，输出端作为数字延时模块的输出，用于对发射数字信号进行τ个时刻延时；数字相关器第一输入端接收发射数字信号，第二输入端接收接收数字信号，用于计算发射数字信号和接收数字信号的相关序列，输出相关序列到延时计算模块的输入端；延时计算模块根据相关序列最大值位置确定时延并发送至FIFO；干扰重构模型模块由发射链路非线性模型、发射链路线性模型、无线信道模型和对消链路逆模型依次串联组成；发射链路非线性模型用于描述发射链路的非线性特征，发射链路线性模型用于描述发射链路的线性特征，无线信道模型用于描述信号通过无线信道时的特性，对消链路逆模型用于用来描述对消链路传播特性的逆模型。

2.根据权利要求1所述的数字域干扰重构的射频对消装置，其特性在于：参数辨识算法模块包括静态参数辨识算法模块和动态参数辨识算法模块；静态参数辨识算法模块输入端接收数字延时模块的输出信号和接收数字信号，输出端连接动态参数辨识算法输入端，用于提供模型初始参数；动态参数辨识算法模块输入端接收数字延时模块的输出信号和接收数字信号，输出端连接干扰重构模型模块，用于提供实时的模型参数。

3.根据权利要求2所述的数字域干扰重构的射频对消装置，其特征在于对消链路由低通滤波器、上变频器、功率放大器和可调衰减器串联组成；低通滤波器用于对DAC模块的输出信号进行滤波，上变频器用于将基带信号上变频到射频信号，功率放大器和可调衰减器用于调整对消信号的幅度。

4.基于权利要求3所述的数字域干扰重构的射频对消装置的射频对消方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤S1，模型初始化，根据收发天线间隔离度调整可调衰减器，使得接收端干扰信号功率在DAC模块的动态范围内；在数字信号处理器件内建立干扰重构模型；

步骤S2，数字延时计算与实现，根据模型计算模型处理延时，根据发射数字信号和接收数字信号，采用相关法计算出传输延时，将传输延时减去模型处理延时得到数字延时量，并设定数字延时中FIFO长度；

步骤S3，静态参数辨识，根据数字延时输出和接收数字信号，采用最小二乘法计算出模型参数的初始值；

步骤S4，在发射机和接收机正常工作的情况下，加入对消链路，通过合路器将接收机收到的干扰信号和对消信号进行合并，完成干扰信号的消除；

步骤S5，动态参数辨识，在对消链路工作情况下，根据数字延时输出和接收数字信号，利用自适应滤波算法动态跟踪模型参数的变化。

5.根据权利要求4所述的数字域干扰重构的射频对消方法，其特征在于步骤S1包括以下步骤：

子步骤S11：将发射链路非线性模型建模为多项式模型，模型输入与输出关系为：

式中，ν₁(n)为发射链路非线性模型时刻n的输出信号，x(n)为发射链路非线性模型时刻n的输入信号，K为非线性阶数，c_k为第k阶系数；

子步骤S12：将发射链路线性模型建模为线性滤波器模型，模型输入与输出关系为：

式中，v₂(n)为发射链路线性模型时刻n的输出信号，M为滤波器阶数，g_m为第m阶系数；

子步骤S13：将无线信道模型建模为线性滤波器模型，模型输入与输出关系为：

式中，v₃(n)为无线信道模型时刻n的输出信号，P为滤波器阶数，h_p为第p阶系数；

子步骤S14：将对消链路逆模型建模为固定增益模型，模型输入与输出关系为：

v₄(n)＝Gv₃(n)

式中，ν₄(n)为对消链路逆模型时刻n的输出信号，G为链路增益；

子步骤S15：将发射链路非线性模型、发射链路线性模型、

无线信道模型和对消链路逆模型联合建模，干扰重构模型的输入与输出关系为：

式中，y(n)为干扰重构模型输出，

是模型参数。

6.根据权利要求4所述的数字域干扰重构的射频对消方法，其特征在于步骤S3包括：静态条件下辨识模型参数，在对消链路断开情况下取数字延时输出序列X和接收数字序列Y，利用最小二乘法求得模型参数，该参数作为模型参数的初始值。

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