CN109412640B - 一种应用于全双工通信收发机的非线性数字自干扰消除装置及方法 - Google Patents

一种应用于全双工通信收发机的非线性数字自干扰消除装置及方法 Download PDF

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CN109412640B CN201811397028.8A CN201811397028A CN109412640B CN 109412640 B CN109412640 B CN 109412640B CN 201811397028 A CN201811397028 A CN 201811397028A CN 109412640 B CN109412640 B CN 109412640B
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Abstract

本发明公开了一种应用于全双工通信收发机的非线性数字自干扰消除装置及方法，装置包括：预白化模块，用于对发射机端的基带波形信号x(n)以及其线性镜像分量、非线性分量和镜像非线性分量进行预白化处理；自适应估计器A和B，用于根据预白化模块输出信号和上次迭代时输出信号的实部或虚部，采用预白化增强的双通道非线性复数最小均方误差自适应算法进行迭代运算，获取对接收机端观测信号d(n)中各主要干扰成分的估计，并从d(n)中将各主要干扰成分消去后进行输出；加法器，用于将自适应估计器A的输出作为实部，将自适应估计器B的输出作为虚部，相加后作为数字自干扰消除后的信号e(n)进行输出。本发明复杂度更低。

Description

一种应用于全双工通信收发机的非线性数字自干扰消除装置 及方法
技术领域
本发明涉及信号处理技术，尤其涉及一种应用于全双工通信收发机的非线性数字自干扰消除装置及方法。
背景技术
全双工通信允许通信数据在同样的频率在两个方向上同时传输，可以提高整体通信容量，同时提高频谱和能源的效率。全双工通信技术发展中面临的最大挑战是自干扰问题。自干扰一般是指在全双工收发机中，功率较强的发射信号从发射机电路耦合到接收机电路的现象。
为了达到理想的信干噪比，自干扰的消除通常分为两部分：模拟自干扰消除和数字自干扰消除。模拟自干扰消除可以保证接收信号不超过低噪声放大器的饱和区，并保证剩余自干扰和期望信号的功率之差不超过模数转换器的动态范围。数字自干扰消除器则起到更为关键的作用，因为不仅要考虑从模拟自干扰消除器输出的剩余自干扰，还要考虑功放非线性失真、I/Q不平衡、相位噪声等因素对电路的影响。许多文献和专利利用自适应算法在复杂度上和应对时变场景时的优势，提出了能够同时对线性和非线性自干扰同时处理的ANCLMS消除器，使用宽非线性的模型来达到最优的信干噪比。然而，此类方法需要更新两倍的滤波器系数，这会使稳态超量均方误差增大，同时也增加了计算复杂度
发明内容
发明目的：本发明针对现有技术存在的问题，提供一种应用于全双工通信收发机的非线性数字自干扰消除装置及方法，用较低的复杂度获得完备的二阶统计特性，满足全双工通信收发机的非线性数字自干扰消除的要求。
技术方案：本发明所述的应用于全双工通信收发机的非线性数字自干扰消除装置，包括：
预白化模块，用于对发射机端的基带波形信号x(n)以及其线性镜像分量、非线性分量和镜像非线性分量进行预白化处理；
自适应估计器A，用于根据预白化模块输出信号和上次迭代时输出信号的实部，采用预白化增强的双通道非线性复数最小均方误差自适应算法进行迭代运算，获取对接收机端观测信号d(n)中各主要干扰成分的估计，并从d(n)中将各主要干扰成分消去后进行输出；
自适应估计器B，用于根据预白化模块输出信号和自适应估计器B上次迭代时输出信号的虚部，采用预白化增强的双通道非线性复数最小均方误差自适应算法进行迭代运算，获取对接收机端观测信号d(n)中各主要干扰成分的估计，并从d(n)中将各主要干扰成分消去后进行输出；
加法器，用于将自适应估计器A的输出作为实部，将自适应估计器B的输出作为虚部，相加后作为数字自干扰消除后的信号e(n)进行输出。
进一步的，所述预白化模块具体包括：
信号扩展单元，用于将发射机端的基带波形信号x(n)扩展成四路信号：线性自干扰波形序列x(n)、线性镜像自干扰波形序列x*(n)、非线性自干扰波形序列xIMD(n)、镜像非线性自干扰波形序列
Figure GDA0002417863320000021
其中，x(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-M+1)]T，M为序列长度，x*(n)是x(n)的共轭，为线性镜像分量，xIMD(n)＝[xIMD(n),xIMD(n-1),…,xIMD(n-N+1)]T，是x(n)经功率放大器失真后形成的非线性自干扰的自回归序列，序列长度为N，为非线性分量，
Figure GDA0002417863320000022
是xIMD(n)的共轭，为镜像非线性分量；
合并单元，用于将线性自干扰波形序列x(n)和线性镜像自干扰波形序列x*(n)合并为
Figure GDA0002417863320000023
将另两路信号合并作为xc(n)的镜像；
预白化单元，用于对合并后的信号xc(n)进行预白化处理，得到xp(n)＝Φxc(n)，式中，Φ表示预白化矩阵。
进一步的，所述自适应估计器A中迭代运算公式为：
Figure GDA0002417863320000024
Figure GDA0002417863320000025
式中，wcrp(n)为自适应估计器A的滤波器系数，μ为自适应算法的步长，
Figure GDA0002417863320000026
表示取出复数信号的实部，ecrp(n)为自适应估计器A的输出信号，xp(n)为预白化模块输出信号。
进一步的，所述自适应估计器B中迭代运算公式为：
Figure GDA0002417863320000027
Figure GDA0002417863320000028
式中，wcip(n)为自适应估计器B的滤波器系数，μ为自适应算法的步长，
Figure GDA0002417863320000031
表示取出复数信号的虚部，ecip(n)为自适应估计器B的输出信号，xp(n)为预白化模块输出信号。
进一步的，所述加法模块具体用于根据以下公式计算数字自干扰消除后的信号：
Figure GDA0002417863320000032
ecrp(n)为自适应估计器A的输出信号，ecip(n)为自适应估计器B的输出信号。
本发明所述的应用于全双工通信收发机的非线性数字自干扰消除方法包括：
(1)对发射机端的基带波形信号x(n)以及其线性镜像分量、非线性分量和镜像非线性分量，进行预白化处理；
(2)自适应估计器A根据步骤(1)预白化后的信号和自适应估计器A上次迭代时输出信号的实部，采用预白化增强的双通道非线性复数最小均方误差自适应算法进行迭代运算，获取对接收机端观测信号d(n)中各主要干扰成分的估计，并从d(n)中将各主要干扰成分消去后进行输出；
(3)自适应估计器B根据步骤(1)预白化后的信号和自适应估计器B上次迭代时输出信号的虚部，采用预白化增强的双通道非线性复数最小均方误差自适应算法进行迭代运算，获取对接收机端观测信号d(n)中各主要干扰成分的估计，并从d(n)中将各主要干扰成分消去后进行输出；
(4)将自适应估计器A的输出作为实部，将自适应估计器B的输出作为虚部，相加后作为数字自干扰消除后的信号e(n)进行输出。
进一步的，步骤(1)具体包括：
(1.1)将发射机端的基带波形信号x(n)扩展成四路信号：线性自干扰波形序列x(n)、线性镜像自干扰波形序列x*(n)、非线性自干扰波形序列xIMD(n)、镜像非线性自干扰波形序列
Figure GDA0002417863320000033
其中，x(n)＝[x(n),x(n-1),…,x(n-M+1)]T，M为序列长度，x*(n)是x(n)的共轭，为线性镜像分量，xIMD(n)＝[xIMD(n),xIMD(n-1),…,xIMD(n-N+1)]T，是x(n)经功率放大器失真后形成的非线性自干扰的自回归序列，序列长度为N，为非线性分量，
Figure GDA0002417863320000034
是xIMD(n)的共轭，为镜像非线性分量；
(1.2)将线性自干扰波形序列x(n)和线性镜像自干扰波形序列x*(n)合并为
Figure GDA0002417863320000035
将另两路信号合并作为xc(n)的镜像；
(1.3)对合并后的信号xc(n)进行预白化处理，得到xp(n)＝Φxc(n)，式中，Φ表示预白化矩阵。
进一步的，步骤(2)中迭代运算公式为：
Figure GDA0002417863320000041
Figure GDA0002417863320000042
式中，wcrp(n)为自适应估计器A的滤波器系数，μ为自适应算法的步长，
Figure GDA0002417863320000047
表示取出复数信号的实部，ecrp(n)为自适应估计器A的输出信号，xp(n)为预白化后的信号。
进一步的，步骤(3)中迭代运算公式为：
Figure GDA0002417863320000043
Figure GDA0002417863320000044
式中，wcip(n)为自适应估计器B的滤波器系数，μ为自适应算法的步长，
Figure GDA0002417863320000045
表示取出复数信号的虚部，ecip(n)为自适应估计器B的输出信号，xp(n)为预白化后的信号。
进一步的，步骤(4)中数字自干扰消除后的信号
Figure GDA0002417863320000046
ecrp(n)为自适应估计器A的输出信号，ecip(n)为自适应估计器B的输出信号。
有益效果：本发明与现有技术相比，其显著优点是：
(1)本发明的数字自干扰抵消涵盖了多种自干扰成分，该方法可消除理想元器件下发射机产生的自干扰，由发射机上变频调制器和接收机下变频解调器的IQ不平衡产生的镜像自干扰，由发射机功放失真产生的非线性自干扰，以及IQ不平衡和功放失真联合导致的镜像非线性自干扰；
(2)本发明相比较于此前提出的ANCLMS自干扰消除器，能达到相同的数字自干扰消除效果，并且将计算复杂度降低了约50％，具有很强的实用性。
附图说明
图1为本发明所述提供的数字自干扰抵消装置的框图；
图2为ANCLMS和DC-NCLMS自干扰消除器，以及它们对应的预白化方案DPA-ANCLMS和DPA-DC-NCLMS所需的实数乘法次数与信道响应长度之间的关系。
图3以全双工收发机不同发射功率下的数字衰减能力为衡量指标，对本发明和ACLMS自干扰消除器的稳态性能对比。
具体实施方式
实施例1
本实施例提供了一种应用于全双工通信收发机的非线性数字自干扰消除装置，如图1所示，包括预白化模块、自适应估计器A、自适应估计器B和加法器。
预白化模块用于对发射机端的基带波形信号x(n)以及其线性镜像分量、非线性分量和镜像非线性分量进行预白化处理。具体包括：
信号扩展单元，用于将发射机端的基带波形信号x(n)扩展成四路信号：线性自干扰波形序列x(n)、线性镜像自干扰波形序列x*(n)、非线性自干扰波形序列xIMD(n)、镜像非线性自干扰波形序列
Figure GDA0002417863320000051
其中，x(n)＝[x(n),x(n-1),…,x(n-M+1)]T，M为序列长度，x*(n)是x(n)的共轭，为线性镜像分量，xIMD(n)＝[xIMD(n),xIMD(n-1),…,xIMD(n-N+1)]T，是x(n)经功率放大器失真后形成的非线性自干扰的自回归序列，序列长度为N，为非线性分量，
Figure GDA0002417863320000052
是xIMD(n)的共轭，为镜像非线性分量；
合并单元，用于将线性自干扰波形序列x(n)和线性镜像自干扰波形序列x*(n)合并为
Figure GDA0002417863320000053
将另两路信号合并作为xc(n)的镜像；
预白化单元，用于对合并后的信号xc(n)进行预白化处理，得到xp(n)＝Φxc(n)，式中，Φ表示预白化矩阵：
Figure GDA0002417863320000054
其中Λ为xu(n)的协方差矩阵
Figure GDA0002417863320000055
所对应的对角矩阵，U是用于对角化Rc的酉矩阵，xu(n)表示增广非线性自回归序列，长度为M+N。
接收机端观测信号d(n)的关系可用宽非线性模型表示为：
Figure GDA0002417863320000056
其中，xc(n)为(M+N)×1维的列矢量，发射机的基带波形信号x(n)，可以认为满足统计均值为0，方差为
Figure GDA0002417863320000057
的统计特征。
Figure GDA0002417863320000058
分别为自干扰通道和镜像自干扰通道对应的实际信道冲击响应，其大小取决于发射机上变频器、发射机功率放大器和接收机下变频器的器件记忆模型，以及环行器的等效信道模型。xSOI(n)为远端设备发来的期望接收信号；v(n)为热噪声信号；q(n)为量化噪声。
自适应估计器A用于根据预白化模块输出信号和上次迭代时输出信号的实部，采用预白化增强的双通道非线性复数最小均方误差自适应算法进行迭代运算，获取对接收机端观测信号d(n)中各主要干扰成分的估计，并从d(n)中将各主要干扰成分消去后进行输出。
自适应估计器A中迭代运算公式为：
Figure GDA0002417863320000061
Figure GDA0002417863320000062
式中，wcrp(n)为自适应估计器A的滤波器系数，μ为自适应算法的步长，
Figure GDA0002417863320000063
表示取出复数信号的实部，ecrp(n)为自适应估计器A的输出信号，xp(n)为预白化模块输出信号。每次迭代需要的实数乘法次数为4(M+N)2+8(M+N)+2。
自适应估计器B用于根据预白化模块输出信号和自适应估计器B上次迭代时输出信号的虚部，采用预白化增强的双通道非线性复数最小均方误差自适应算法进行迭代运算，获取对接收机端观测信号d(n)中各主要干扰成分的估计，并从d(n)中将各主要干扰成分消去后进行输出。
自适应估计器B中迭代运算公式为：
Figure GDA0002417863320000064
Figure GDA0002417863320000065
式中，wcip(n)为自适应估计器B的滤波器系数，μ为自适应算法的步长，
Figure GDA0002417863320000066
表示取出复数信号的虚部，ecip(n)为自适应估计器B的输出信号，xp(n)为预白化模块输出信号。每次迭代需要的实数乘法次数为4(M+N)2+6(M+N)。
加法器用于将自适应估计器A的输出作为实部，将自适应估计器B的输出作为虚部，相加后作为数字自干扰消除后的信号
Figure GDA0002417863320000067
进行输出。
实施例2
本实施例提供了一种应用于全双工通信收发机的非线性数字自干扰消除方法，包括：
(1)对发射机端的基带波形信号x(n)以及其线性镜像分量、非线性分量和镜像非线性分量，进行预白化处理。具体包括：
(1.1)将发射机端的基带波形信号x(n)扩展成四路信号：线性自干扰波形序列x(n)、线性镜像自干扰波形序列x*(n)、非线性自干扰波形序列xIMD(n)、镜像非线性自干扰波形序列
Figure GDA0002417863320000071
其中，x(n)＝[x(n),x(n-1),…,x(n-M+1)]T，M为序列长度，x*(n)是x(n)的共轭，为线性镜像分量，xIMD(n)＝[xIMD(n),xIMD(n-1),…,xIMD(n-N+1)]T，是x(n)经功率放大器失真后形成的非线性自干扰的自回归序列，序列长度为N，为非线性分量，
Figure GDA0002417863320000072
是xIMD(n)的共轭，为镜像非线性分量；
(1.2)将线性自干扰波形序列x(n)和线性镜像自干扰波形序列x*(n)合并为
Figure GDA0002417863320000073
将另两路信号合并作为xc(n)的镜像；
(1.3)对合并后的信号xc(n)进行预白化处理，得到xp(n)＝Φxc(n)，式中，Φ表示预白化矩阵。
(2)自适应估计器A根据步骤(1)预白化后的信号和自适应估计器A上次迭代时输出信号的实部，采用预白化增强的双通道非线性复数最小均方误差自适应算法进行迭代运算，获取对接收机端观测信号d(n)中各主要干扰成分的估计，并从d(n)中将各主要干扰成分消去后进行输出。
迭代运算公式为：
Figure GDA0002417863320000074
Figure GDA0002417863320000075
式中，wcrp(n)为自适应估计器A的滤波器系数，μ为自适应算法的步长，
Figure GDA0002417863320000076
表示取出复数信号的实部，ecrp(n)为自适应估计器A的输出信号，xp(n)为预白化后的信号。
(3)自适应估计器B根据步骤(1)预白化后的信号和自适应估计器B上次迭代时输出信号的虚部，采用预白化增强的双通道非线性复数最小均方误差自适应算法进行迭代运算，获取对接收机端观测信号d(n)中各主要干扰成分的估计，并从d(n)中将各主要干扰成分消去后进行输出。
迭代运算公式为：
Figure GDA0002417863320000081
Figure GDA0002417863320000082
式中，wcip(n)为自适应估计器B的滤波器系数，μ为自适应算法的步长，
Figure GDA0002417863320000083
表示取出复数信号的虚部，ecip(n)为自适应估计器B的输出信号，xp(n)为预白化后的信号。
(4)将自适应估计器A的输出作为实部，将自适应估计器B的输出作为虚部，相加后作为数字自干扰消除后的信号
Figure GDA0002417863320000084
进行输出。
消除后的信干噪比SNIR，计算方法为：
Figure GDA0002417863320000085
其中pSOI为远端设备发来的期望接收信号xSOI(n)在接收机中的经解调采样后的功率；J(∞)＝E[e(∞)2]为数字自干扰消除器收敛到稳态时的输出。
图2其中比较了本发明提出的自干扰消除方法(DPA-DC-NCLMS)和ANCLMS和DC-NCLMS，以及ANCLMS对应的预白化方案DPA-ANCLMS单次迭代所需要的实数乘法次数。DC-NCLMS和ANCLMS所需要的实数乘法次数随着信道冲激响应的长度M+N线性增长，且DC-NCLMS只需要ANCLMS大约一半的计算量。
图3给出了本发明提出的自干扰消除方法(DPA-DC-NCLMS)在不同发射功率下，在稳态的实际数字衰减能力。从图中可以看到，两个自干扰消除器在发送功率小于10dBm时表现出了相似的性能。而当发送功率增大时，DPA-DC-NCLMS相对于ACLMS的优势变得明显。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种应用于全双工通信收发机的非线性数字自干扰消除装置，其特征在于包括：
预白化模块，用于对发射机端的基带波形信号x(n)以及其线性镜像分量、非线性分量和镜像非线性分量进行预白化处理；
自适应估计器A，用于根据预白化模块输出信号和上次迭代时输出信号的实部，采用预白化增强的双通道非线性复数最小均方误差自适应算法进行迭代运算，获取对接收机端观测信号d(n)中各主要干扰成分的估计，并从d(n)中将各主要干扰成分消去后进行输出；
自适应估计器B，用于根据预白化模块输出信号和自适应估计器B上次迭代时输出信号的虚部，采用预白化增强的双通道非线性复数最小均方误差自适应算法进行迭代运算，获取对接收机端观测信号d(n)中各主要干扰成分的估计，并从d(n)中将各主要干扰成分消去后进行输出；
加法器，用于将自适应估计器A的输出作为实部，将自适应估计器B的输出作为虚部，相加后作为数字自干扰消除后的信号e(n)进行输出。
2.根据权利要求1所述的应用于全双工通信收发机的非线性数字自干扰消除装置，其特征在于：所述预白化模块具体包括：
信号扩展单元，用于将发射机端的基带波形信号x(n)扩展成四路信号：线性自干扰波形序列x(n)、线性镜像自干扰波形序列x*(n)、非线性自干扰波形序列xIMD(n)、镜像非线性自干扰波形序列
Figure FDA0002417863310000011
其中，x(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-M+1)]T，M为序列长度，x*(n)是x(n)的共轭，为线性镜像分量，xIMD(n)＝[xIMD(n),xIMD(n-1),...,xIMD(n-N+1)]T，是x(n)经功率放大器失真后形成的非线性自干扰的自回归序列，序列长度为N，为非线性分量，
Figure FDA0002417863310000012
是xIMD(n)的共轭，为镜像非线性分量；
合并单元，用于将线性自干扰波形序列x(n)和线性镜像自干扰波形序列x*(n)合并为
Figure FDA0002417863310000013
将另两路信号合并作为xc(n)的镜像；
预白化单元，用于对合并后的信号xc(n)进行预白化处理，得到xp(n)＝Φxc(n)，式中，Φ表示预白化矩阵。
3.根据权利要求1所述的应用于全双工通信收发机的非线性数字自干扰消除装置，其特征在于：所述自适应估计器A中迭代运算公式为：
Figure FDA0002417863310000021
Figure FDA0002417863310000022
式中，wcrp(n)为自适应估计器A的滤波器系数，μ为自适应算法的步长，
Figure FDA0002417863310000023
表示取出复数信号的实部，ecrp(n)为自适应估计器A的输出信号，xp(n)为预白化模块输出信号。
4.根据权利要求1所述的应用于全双工通信收发机的非线性数字自干扰消除装置，其特征在于：所述自适应估计器B中迭代运算公式为：
Figure FDA0002417863310000024
Figure FDA0002417863310000025
式中，wcip(n)为自适应估计器B的滤波器系数，μ为自适应算法的步长，
Figure FDA0002417863310000026
表示取出复数信号的虚部，ecip(n)为自适应估计器B的输出信号，xp(n)为预白化模块输出信号。
5.根据权利要求1所述的应用于全双工通信收发机的非线性数字自干扰消除装置，其特征在于：所述加法模块具体用于根据以下公式计算数字自干扰消除后的信号：
Figure FDA0002417863310000027
ecrp(n)为自适应估计器A的输出信号，ecip(n)为自适应估计器B的输出信号。
6.一种应用于全双工通信收发机的非线性数字自干扰消除方法，其特征在于该方法包括：
(1)对发射机端的基带波形信号x(n)以及其线性镜像分量、非线性分量和镜像非线性分量，进行预白化处理；
(2)自适应估计器A根据步骤(1)预白化后的信号和自适应估计器A上次迭代时输出信号的实部，采用预白化增强的双通道非线性复数最小均方误差自适应算法进行迭代运算，获取对接收机端观测信号d(n)中各主要干扰成分的估计，并从d(n)中将各主要干扰成分消去后进行输出；
(3)自适应估计器B根据步骤(1)预白化后的信号和自适应估计器B上次迭代时输出信号的虚部，采用预白化增强的双通道非线性复数最小均方误差自适应算法进行迭代运算，获取对接收机端观测信号d(n)中各主要干扰成分的估计，并从d(n)中将各主要干扰成分消去后进行输出；
(4)将自适应估计器A的输出作为实部，将自适应估计器B的输出作为虚部，相加后作为数字自干扰消除后的信号e(n)进行输出。
7.根据权利要求6所述的应用于全双工通信收发机的非线性数字自干扰消除方法，其特征在于：步骤(1)具体包括：
(1.1)将发射机端的基带波形信号x(n)扩展成四路信号：线性自干扰波形序列x(n)、线性镜像自干扰波形序列x*(n)、非线性自干扰波形序列xIMD(n)、镜像非线性自干扰波形序列
Figure FDA0002417863310000031
其中，x(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-M+1)]T，M为序列长度，x*(n)是x(n)的共轭，为线性镜像分量，xIMD(n)＝[xIMD(n),xIMD(n-1),...,xIMD(n-N+1)]T，是x(n)经功率放大器失真后形成的非线性自干扰的自回归序列，序列长度为N，为非线性分量，
Figure FDA0002417863310000032
是xIMD(n)的共轭，为镜像非线性分量；
(1.2)将线性自干扰波形序列x(n)和线性镜像自干扰波形序列x*(n)合并为
Figure FDA0002417863310000033
将另两路信号合并作为xc(n)的镜像；
(1.3)对合并后的信号xc(n)进行预白化处理，得到xp(n)＝Φxc(n)，式中，Φ表示预白化矩阵。
8.根据权利要求6所述的应用于全双工通信收发机的非线性数字自干扰消除方法，其特征在于：步骤(2)中迭代运算公式为：
Figure FDA0002417863310000034
Figure FDA0002417863310000035
式中，wcrp(n)为自适应估计器A的滤波器系数，μ为自适应算法的步长，
Figure FDA0002417863310000036
表示取出复数信号的实部，ecrp(n)为自适应估计器A的输出信号，xp(n)为预白化后的信号。
9.根据权利要求6所述的应用于全双工通信收发机的非线性数字自干扰消除方法，其特征在于：步骤(3)中迭代运算公式为：
Figure FDA0002417863310000037
Figure FDA0002417863310000038
式中，wcip(n)为自适应估计器B的滤波器系数，μ为自适应算法的步长，
Figure FDA0002417863310000039
表示取出复数信号的虚部，ecip(n)为自适应估计器B的输出信号，xp(n)为预白化后的信号。
10.根据权利要求6所述的应用于全双工通信收发机的非线性数字自干扰消除方法，其特征在于：步骤(4)中数字自干扰消除后的信号
Figure FDA0002417863310000041
ecrp(n)为自适应估计器A的输出信号，ecip(n)为自适应估计器B的输出信号。
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