CN110731053B - 自干扰估计的方法和终端设备 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例涉及一种自干扰估计的方法和终端设备，该方法包括：终端设备根据接收信号和上行信号，得到第i次估计的自干扰信号，接收信号包括自干扰信号和终端设备接收到的下行信号，上行信号携带有自干扰信息，i为正整数，i自1开始取值且按1进行递增；终端设备基于接收信号和第i次估计的自干扰信号，确定第i次估计的下行信号；终端设备根据第i次残余信号是否收敛于底噪的判断结果，确定第i次估计的自干扰信号是否为期望的自干扰信号，第i次残余信号为接收信号与第i次估计的接收信号之差，第i次估计的接收信号为第i次估计的自干扰信号和第i次估计的下行信号的和。本申请实施例的自干扰估计的方法和终端设备，可以抑制自干扰。

Description

自干扰估计的方法和终端设备
技术领域
本申请涉及通信领域，具体涉及一种自干扰估计的方法和终端设备。
背景技术
目前5G已经发展至部署阶段，关于5G网络部署，目前业界存在两种方案，既独立(Standalone，SA)架构与非独立(Non-standalone，NSA)架构。若5G网络按NSA架构部署，则要求终端设备支持同时连接4G和5G的双连接技术，终端设备可以采用双天线同时连接4G与5G网络并进行双收双发。此时，终端设备内部产生或发送的信号将会对同时接收的下行信号产生自干扰，自干扰的产生会降低终端设备的通信性能。
因此，如何处理自干扰以提高终端设备的通信性能是一项亟待解决的问题。
发明内容
本申请实施例提供一种自干扰估计的方法和终端设备，可以抑制自干扰。
第一方面，提供了一种自干扰估计的方法，所述方法包括：
终端设备根据接收信号和上行信号，进行第i次估计，得到第i次估计的自干扰信号，所述接收信号包括自干扰信号和所述终端设备的接收机接收到的下行信号，所述上行信号携带有自干扰信息，其中，i为正整数，i自1开始取值且按1进行递增；
所述终端设备基于所述接收信号和所述第i次估计的自干扰信号，确定第i次估计的下行信号；
所述终端设备根据第i次残余信号是否收敛于底噪的判断结果，确定所述第i次估计的自干扰信号是否为期望的自干扰信号，所述第i次残余信号为所述接收信号与第i次估计的接收信号之差，所述第i次估计的接收信号为所述第i次估计的自干扰信号和所述第i次估计的下行信号的和。
第二方面，提供了一种终端设备，用于执行上述第一方面或其各实现方式中的方法。
具体地，该终端设备包括用于执行上述第一方面或其各实现方式中的方法的功能模块。
第三方面，提供了一种终端设备，包括处理器和存储器。该存储器用于存储计算机程序，该处理器用于调用并运行该存储器中存储的计算机程序，执行上述第一方面或其各实现方式中的方法。
第四方面，提供了一种自干扰估计装置，用于实现上述第一方面或其各实现方式中的方法。
具体地，该装置包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有该装置的设备执行如上述第一方面或其各实现方式中的方法。
在一实施例中，该装置可为芯片。
第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，该计算机程序使得计算机执行上述第一方面或其各实现方式中的方法。
第六方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，该计算机程序指令使得计算机执行上述第一方面或其各实现方式中的方法。
第七方面，提供了一种计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面或其各实现方式中的方法。
上述技术方案，当存在针对终端设备的下行信号时，终端设备可以实时地估计出自干扰信号，避免了要在有空闲的时隙，即没有针对该终端设备的下行信号时，估计自干扰信号的缺陷，降低了系统开销，增加了通信系统的吞吐量。
此外，终端设备利用迭代的方式，根据已知的信号即接收信号和上行信号，估计出自干扰信号，再利用接收信号和估计出的自干扰信号估计下行信号，然后将接收信号与估计出的自干扰信号、估计出的下行信号相减，根据相减得到的信号是否收敛于底噪的判断结果来确定估计出的自干扰的信号是否为期望的自干扰信号。由于使用了迭代的方式，因此每一轮估计得到的自干扰信号可以比上一轮得到的自干扰信号准确，更接近于实际的自干扰信号，从而终端设备可以基于估计得到的自干扰信号抑制自干扰，以提升通信性能。
附图说明
图1是根据本申请实施例的一种通信系统架构的示意性图。
图2是根据本申请实施例的一种自干扰产生的场景示意性图。
图3是根据本申请实施例的一种自干扰估计的方法的示意性流程图。
图4是根据本申请实施例的一种数字域自干扰消除的流程图。
图5是根据本申请实施例的一种迭代信道估计的流程图。
图6是根据本申请实施例的基于DFT的时域去噪法的示意性原理图。
图7是本申请实施例提供的终端设备的示意性框图。
图8是本申请实施例提供的终端设备的示意性框图。
图9是本申请实施例提供的自干扰估计装置的示意性框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
本申请实施例可以应用于各种通信系统，例如：全球移动通讯(Global System ofMobile communication，GSM)系统、码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)系统、宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access，WCDMA)系统、通用分组无线业务(General Packet Radio Service，GPRS)系统、长期演进(Long Term Evolution，LTE)系统、先进的长期演进(Advanced long term evolution，LTE-A)系统、新无线(NewRadio，NR)系统、NR系统的演进系统、免授权频谱上的LTE(LTE-based access tounlicensed spectrum，LTE-U)系统、免授权频谱上的NR(NR-based access to unlicensedspectrum，NR-U)系统、通用移动通信系统(Universal Mobile TelecommunicationSystem，UMTS)、无线局域网(Wireless Local Area Networks，WLAN)系统、无线保真(Wireless Fidelity，WiFi)系统、下一代通信系统或其他通信系统等。
通常来说，传统的通信系统支持的连接数有限，也易于实现，然而，随着通信技术的发展，移动通信系统将不仅支持传统的通信，还将支持例如，设备到设备(Device toDevice，D2D)通信，机器到机器(Machine to Machine，M2M)通信，机器类型通信(MachineType Communication，MTC)，以及车辆间(Vehicle to Vehicle，V2V)通信等，本申请实施例也可以应用于这些通信系统。
本申请实施例中的通信系统可以应用于载波聚合(Carrier Aggregation，CA)场景，也可以应用于双连接(Dual Connectivity，DC)场景，还可以应用于4G和5G双模的场景中。
示例性的，本申请实施例应用的通信系统100如图1所示。该通信系统100可以包括网络设备110，网络设备110可以是与终端设备120(或称为通信终端、终端)通信的设备。网络设备110可以为特定的地理区域提供通信覆盖，并且可以与位于该覆盖区域内的终端设备进行通信。在一实施例中，该网络设备110可以是GSM系统或CDMA系统中的基站(BaseTransceiver Station，BTS)，也可以是WCDMA系统中的基站(NodeB，NB)，还可以是LTE系统中的演进型基站(Evolutional Node B，eNB或eNodeB)，或者是云无线接入网络(CloudRadio Access Network，CRAN)中的无线控制器，或者该网络设备可以为移动交换中心、中继站、接入点、车载设备、可穿戴设备、集线器、交换机、网桥、路由器、5G网络中的网络侧设备或者未来演进的公共陆地移动网络(Public Land Mobile Network，PLMN)中的网络设备等。
该通信系统100还包括位于网络设备110覆盖范围内的至少一个终端设备120。作为在此使用的“终端设备”包括但不限于经由有线线路连接，如经由公共交换电话网络(Public Switched Telephone Networks，PSTN)、数字用户线路(Digital SubscriberLine，DSL)、数字电缆、直接电缆连接；和/或另一数据连接/网络；和/或经由无线接口，如，针对蜂窝网络、无线局域网(Wireless Local Area Network，WLAN)、诸如DVB-H网络的数字电视网络、卫星网络、AM-FM广播发送器；和/或另一终端设备的被设置成接收/发送通信信号的装置；和/或物联网(Internet of Things，IoT)设备。被设置成通过无线接口通信的终端设备可以被称为“无线通信终端”、“无线终端”或“移动终端”。移动终端的示例包括但不限于卫星或蜂窝电话；可以组合蜂窝无线电电话与数据处理、传真以及数据通信能力的个人通信系统(Personal Communications System，PCS)终端；可以包括无线电电话、寻呼机、因特网/内联网接入、Web浏览器、记事簿、日历以及/或全球定位系统(Global PositioningSystem，GPS)接收器的PDA；以及常规膝上型和/或掌上型接收器或包括无线电电话收发器的其它电子装置。终端设备可以指接入终端、用户设备(User Equipment，UE)、用户单元、用户站、移动站、移动台、远方站、远程终端、移动设备、用户终端、终端、无线通信设备、用户代理或用户装置。接入终端可以是蜂窝电话、无绳电话、会话启动协议(Session InitiationProtocol，SIP)电话、无线本地环路(Wireless Local Loop，WLL)站、个人数字处理(Personal Digital Assistant，PDA)、具有无线通信功能的手持设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其它处理设备、车载设备、可穿戴设备、5G网络中的终端设备或者未来演进的PLMN中的终端设备等。
网络设备110可以为小区提供服务，终端设备120通过该小区使用的传输资源(例如，频域资源，或者说，频谱资源)与网络设备110进行通信，该小区可以是网络设备110(例如基站)对应的小区，小区可以属于宏基站，也可以属于小小区(Small cell)对应的基站，这里的小小区可以包括例如城市小区(Metro cell)、微小区(Micro cell)、微微小区(Picocell)、毫微微小区(Femto cell)等，这些小小区具有覆盖范围小、发射功率低的特点，适用于提供高速率的数据传输服务。
图1示例性地示出了一个网络设备和两个终端设备，在一实施例中，该通信系统100可以包括多个网络设备并且每个网络设备的覆盖范围内可以包括其它数量的终端设备，本申请实施例对此不做限定。
在一实施例中，该通信系统100还可以包括网络控制器、移动管理实体等其他网络实体，本申请实施例对此不作限定。
应理解，本申请实施例中网络/系统中具有通信功能的设备可称为通信设备。以图1示出的通信系统100为例，通信设备可包括具有通信功能的网络设备110和终端设备120，网络设备110和终端设备120可以为上文所述的具体设备，此处不再赘述；通信设备还可包括通信系统100中的其他设备，例如网络控制器、移动管理实体等其他网络实体，本申请实施例中对此不做限定。
应理解，本文中术语“系统”和“网络”在本文中常被可互换使用。本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
目前5G已经发展至部署阶段，我国在2017年11月发布了5G系统在中频段(3GHz-5GHz)内的频率划分，确定了3300MHz-3600MHz和4800MHz-5000MHz频段可以作为5G系统在中频段内的工作频段。关于5G网络部署，目前业界存在两种方案，既SA架构与NSA架构。若5G网络按NSA架构部署，则要求终端设备支持同时连接4G和5G的双连接技术，终端设备可以采用双天线同时连接4G与5G网络并进行双收双发，此时射频器件的非线性等因素可能导致终端存在自干扰问题。
当一个终端设备同时工作在处于不同频段的两个或以上的载波时，这些载波的上行信号可能会对某些载波的下行接收信号产生干扰。假设载波F1工作在低频段，载波F2工作在高频段，那么可能会有三种不同类型的互干扰存在：
1、F1的上行载波和F2的上行载波的某一阶互调信号(Intermodulation，IM)的频段与某载波F3的下行信号频段重叠或部分重叠。那么载波F1和F2就对F3构成了干扰。
其中，上述内容中的载波F3可以是载波F1或F2中的某一个，或者可以是不同于F1或F2的另一个载波(此时，终端设备可以同时工作在两个以上的载波)。例如，终端设备同时配置了带宽(Band)1和Band 7的LTE载波，NR载波(3400-3800MHz)，则如果Band 7的上行载波和NR的上行载波同时传输，其产生的5阶互调影响会影响带宽1的下行接收机灵敏度。
2、F1的上行载波的倍频与F2的下行信号频率重叠或部分重叠，那么载波F1对F2就构成了谐波(Harmonic)干扰。
例如：LTE Band 3的上行载波的频段为1710-1785MHz，其2阶谐波范围为3420-3570MHz。若终端设备如果同时在Band 3上进行LTE上行传输和在NR频段3400-3800MHz上进行下行接收，则2阶谐波可能会干扰NR的下行接收机的灵敏度。
3、F1的下行载波的倍频与F2的上行信号频段(及其邻近频段)重叠或部分重叠，那么载波F2对F1就构成了谐波互调(Harmonic Mixing)干扰。
例如：LTE Band 3的下行载波的频段为1805-1880MHz，其2阶谐波范围为3610-3760MHz。则终端设备如果同时在band 3上进行LTE下行接收和在NR频段3400-3800MHz上进行上行发送，则NR的2阶谐波互调可能会干扰LTE的下行接收机的灵敏度。
由于上述内容描述的自干扰产生于终端设备内部，终端设备的接收机可能会受到自干扰影响。如图2所示，终端设备内部既有LTE的链路，又有NR的链路，LTE天线和NR天线不仅可以发送信号也可以接收信号。在图2中，自干扰主要有两种：LTE端发射天线输出的自干扰信号，以及功率放大器(Power Amplifier，PA)输出的印刷电路板(Printed CircuitBoard，PCB)信号，其中，LTE端发射天线输出的自干扰信号主要是通过传输链路和LTE端天线发射以及NR端天线接收进行传输，PCB信号主要是在终端设备内部从LTE端通过辐射传输至NR端。
自干扰可能导致接收机灵敏度下降。如果终端设备可以抑制甚至消除该自干扰，则会大大改善终端设备以及系统的性能。
目前关于自干扰问题的解决方案可以包括以下几种方式：
(1)提升射频器件性能
造成终端设备自干扰的根本原因在于器件的非线性。非线性器件一般可以划分为无源和有源两大类，其中，非线性无源器件可以包括滤波器、双工器等；非线性有源器件可以包括开关、功率放大器(Power Amplifier，PA)、调谐电路等。因此，提高器件的性能是减少终端设备自干扰的最根本的方法。通过研究器件非线性与相关性能指标的关系，优化相关性能指标，减少器件非线性，从而可以减少自干扰。
非线性无源器件产生的自干扰一般弱于非线性有源器件，在非线性有源器件中，PA是主要的非线性来源。因此，还可以在PA输出端增加滤波器，以对自干扰进行抑制。此方法实现简单，成本较低。
(2)增加干扰消除处理
对于双连接的通信系统，可以参考全双工自干扰消除方法，如模拟域消除法与数字域消除法。模拟电路域自干扰消除通过模拟电路设计重建自干扰信号并从接收信号中直接减去重建的自干扰信号。数字域自干扰消除方法主要依靠对自干扰进行参数估计和重建后，从接收信号中减去重建的自干扰来消除残留的自干扰。
(3)频分调度
根据上行分配结果确定下行分配的频率资源。例如，不使用谐波主瓣对应的频谱，降低谐波旁瓣对应频谱的使用频次，使用非谐波信号对应的频谱。
(4)时分调度
按上下行时隙配比进行时分调度，网络设备给出上下行时隙配比，终端设备可以根据该时隙配比合理控制收发。例如，当终端设备在4G-LTE发送信号时，该终端设备的5G-NR侧暂停接收信号。
然而，上述4个自干扰问题的解决方案都存在不足。比如，对于方案(1)来说，器件性能的提升存在很大的技术难度，研发周期长，成本高。并且，在PA后添加滤波器仅能消除部分由发射天线输出的自干扰信号，对于PA输出PCB的谐波信号不能完全抑制。对于方案(2)来说，全双工自干扰需要模拟域和数字域联合消除，两种方案都需要一个特殊的时隙进行训练，基于目前的无线帧结构可能均无法完成，可能需要对现有的无线帧结构进行改造。对于方案(3)和方案(4)来说，时分调度需要在4G-LTE端发送时关闭5G-NR端的接收，可能会降低系统的吞吐量；频分调度需要根据上行分配结果确定下行分配的频率资源，对网络有改造要求，并且可能会因避开干扰频谱造成网络峰值速率有所降低。
鉴于此，本申请实施例提出了一种自干扰估计的方法，可以抑制自干扰。
图3是本申请实施例的自干扰估计的方法200的示意性流程图。图3所述的方法可以由终端设备执行，该终端设备例如可以为图1中所示的终端设备120。如图3所示，该方法200可以包括以下内容中的至少部分内容。
应理解，方法200可以针对NSA架构中的终端设备自身LTE端的发射信号对NR端接收信号造成的自干扰进行消除，即方法200可以应用于双连接的通信系统中，其中，双连接中的第一连接可以为LTE，双连接中的第二连接可以为NR，也可以应用于其他场景中，如CA等，本申请实施例对此并不限定。
在210中，终端设备根据接收信号和上行信号，进行第i次估计，得到第i次估计的自干扰信号，其中，i为正整数，i自1开始取值且按1进行递增。
在220中，终端设备基于接收信号和第i次估计的自干扰信号，确定第i次估计的下行信号。
在230中，终端设备根据第i次残余信号是否收敛于底噪的判断结果，确定第i次估计的自干扰信号是否为期望的自干扰信号，其中，第i次残余信号为接收信号与第i次估计的接收信号之差，第i次估计的接收信号为第i次估计的自干扰信号和第i次估计的下行信号的和。
其中，终端设备接收到的其他通信设备发送的接收信号可以包括自干扰信号和终端设备的接收机接收到的下行信号，上行信号含有自干扰信息。其他通信设备可以为网络设备或者其他的终端设备。
在一实施例中，上述内容提到的底噪可以包括但不限于终端设备本身的噪声、信道传输的噪声等。
在本申请实施例中，方法200主要包括非线性处理、信道估计、自干扰消除三个部分。其中，非线性处理部分用于模拟PA等非线性器件对信号造成的非线性影响，信道估计部分用于估计自干扰信道的估计值，自干扰消除部分用于根据估计出的自干扰信道的估计值和上行信号重构出自干扰信号，已进行自干扰的消除。
图4是本申请实施例的一种数字域自干扰消除的流程图。在图4中，终端设备LTE端的发射信号对NR端的接收信号造成了自干扰。在LTE端，输入信号经过调制和串并转换后，得到初始上行信号，即不含有自干扰信息，其中，初始上行信号也可以称为上行基带信号。之后，初始上行信号的一路进入非线性模型，得到含有自干扰信息的上行信号，该含有自干扰信息的上行信号用于进行信道估计。另一路经过插入导频、离散傅里叶逆变换(InverseDiscrete Fourier Transform，IDFT)、添加循环前缀(Cyclic Prefix，CP)、并串转换、数模转换(Digital to Analog Converter，DAC)和上变频后，变为模拟信号，通过无线信道进入NR端。在模拟信号通过无线信道进入NR端时，可能会引入一些噪声。在NR端，模拟信号经过模数转换(Analog to Digital Converter，ADC)、串并转换后，变为数字信号，之后，经过移除CP、离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform，DFT)、提取导频后，得到接收信号，一路接收信号进行并串转换，另一路的接收信号用于进行信道估计。接下来，终端设备根据接收信号和上行信号进行信道估计，得到期望的自干扰信号。之后，终端设备根据接收信号和期望的自干扰信号进行自干扰消除，经过自干扰消除后的信号通过解调处理，然后输出。
在本申请实施例中，期望的自干扰信号可以是与实际的自干扰信号之差小于阈值的信号。比如，期望的自干扰信号与实际的自干扰信号相等。
需要说明的是，方法200可以是基于正交频分复用技术(Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing，OFDM)系统和TS36.211协议实现的。非线性处理和信道估计部分可以在频域进行，使用OFDM信号在频域的子载波进行非线性处理和信道估计。
对于非线性处理，由于自干扰来源于链路中的非线性器件，一般的信道估计算法均为线性算法，因此可以对信号进行非线性处理，从而可以更好地使用信道估计算法。终端设备发送初始上行信号后，可以对初始上行信号进行非线性处理，以得到含有自干扰信息的上行信号。
作为一种示例，终端设备可以将初始上行信号通过非线性模型，从而可以得到含有自干扰信息的上行信号。如图4所示。
非线性模型可以有多种，本申请实施例对此不作具体限定。例如，非线性模型可以为记忆多项式模型。记忆多项式模型可以更简洁且较为准确的描述有记忆的非线性系统，比较适合用来对PA的非线性进行建模。
作为另一种示例，终端设备可以对初始上行信号进行DAC，得到模拟信号后，使该模拟信号通过非线性器件后，如PA，得到含有自干扰信息的模拟信号，之后，再对含有自干扰信息的模拟信号进行ADC，从而可以得到含有自干扰信息的上行信号。
本申请实施例的信道估计部分可以使用迭代信道估计的方法。在本申请实施例中，信道估计算法可以为但不限于最小二乘法(Least squares，LS)、最小均方误差(Minimum Mean Squared Error，MMSE)等。
本申请实施例的信道估计为迭代的过程，整体过程可以为：终端设备估计出自干扰信道的估计值和下行信道的估计值，不断对自干扰信道的估计值和下行信道的估计值进行降噪处理，并使用降噪后的自干扰信道的估计值和下行信道的估计值重构自干扰信号和下行信号，并从接收信号中减去重构的自干扰信号和下行信号，再不断进行迭代。
下面将结合图5详细介绍本申请实施例的信道估计的方法，其中，图5为图4中的信道估计部分。
为了描述方便，以下用Y(k)表示接收信号，Ysi(k)表示自干扰信号，Yd(k)表示下行信号，即Y(k)＝Ysi(k)+Yd(k)，Xu(k)表示上行信号，下标1、2…n表示第一轮、第二轮…第n轮估计，如
Figure GDA0002301947140000101
表示第二轮估计的下行信号。
在本申请实施例的信道估计中，终端设备可以先确定第i次估计的自干扰信号，具体可以为：
(a)终端设备从第一轮，即i＝1开始进行信道估计，终端设备根据Y(k)和Xu(k)估计自干扰信道的初始估计值，得到第一次估计的自干扰信道的初始估计值
Figure GDA0002301947140000111
以信道估计算法为LS算法进行信道估计为例进行说明。
Figure GDA0002301947140000112
可以表示为公式(1)：
Figure GDA0002301947140000113
其中，Hsi(k)为自干扰信道的实际值。
(b)终端设备对
Figure GDA0002301947140000114
进行降噪处理，以降低
Figure GDA0002301947140000115
对
Figure GDA0002301947140000116
的影响，得到第一次估计的自干扰信道的估计值
Figure GDA0002301947140000117
在一实施例中，降噪方法可以为基于DFT的时域去噪法。其中，基于DFT的时域去噪法的原理如图6所示：首先，通过IDFT将频域信道的估计值转换至时域，对于无线信道来说，时域信道响应的能量主要集中在极个别的数据点上，比在频域更集中。然后，在时域选取有用的信道脉冲响应(Channel Impulse Response，CIR)，再将其他位置补0，最后利用DFT将信道的估计值转换到频域，以重新得到频域信道的估计值。
终端设备对
Figure GDA0002301947140000118
进行降噪处理的具体过程可以为：
第一步，通过IDFT将频域信道的估计值转换至时域，即：
Figure GDA0002301947140000119
应理解，自干扰信道的实际估计值可以表示为：
Figure GDA00023019471400001110
但是在噪声影响下，自干扰信道的估计值为：
Figure GDA00023019471400001111
从公式(4)可以看出，自干扰信道的估计值可以包括两部分：纯噪声部分的估计值和受影响的自干扰信道的估计值。如果预先知道信道长度L，则可以忽略纯噪声部分，即将纯噪声部分置零，这样可以极大地改善自干扰信道的估计值。
第二步，选取信道时域有效长度L的CIR，即：
Figure GDA0002301947140000121
根据TS36.211协议，每一个OFDM符号均在时域添加了CP，时域有效信道长度L比CP小，因此CP长度可以在信道估计的降噪过程中作为有效信道脉冲响应长度。当然，也可以根据实际情况来确定有效信道脉冲响应长度，从而可以去除更多的噪声干扰，以提高信道估计的精度，并加快迭代估计方法的收敛速度。
第三步，将
Figure GDA0002301947140000122
变换至频域，即：
Figure GDA0002301947140000123
(c)在得到
Figure GDA0002301947140000124
后，终端设备可以根据
Figure GDA0002301947140000125
和Xu(k)确定第一次估计的自干扰信号
Figure GDA0002301947140000126
继续以LS算法为例，
Figure GDA0002301947140000127
可以表示为：
Figure GDA0002301947140000128
在确定第一次估计的自干扰信号
Figure GDA0002301947140000129
后，终端设备可以基于Y(k)和
Figure GDA00023019471400001211
确定第一次估计的下行信号
Figure GDA00023019471400001212
具体可以为：
(d)终端设备将Y(k)和
Figure GDA00023019471400001213
相减，得到第一次估计的残余信号Yre1(k)：
Figure GDA00023019471400001214
可以看到，残余信号可以理解为下行信号和残留的自干扰信号之和。
(e)终端设备根据Yre1(k)确定第一次估计的下行信号
Figure GDA00023019471400001215
作为一种示例，终端设备可以对Yre1(k)进行去噪处理，以得到
Figure GDA00023019471400001216
应理解，本申请实施例对去噪处理的具体实现方式不作限定。
作为另一种示例，终端设备可以根据Yre1(k)和下行参考信号，得到第一次估计的下行信道的初始估计值
Figure GDA00023019471400001217
继续以LS算法为例进行说明，
Figure GDA00023019471400001218
可以表示为：
Figure GDA00023019471400001219
其中，Xd(k)表示下行参考信号，Hd(k)为下行信道的实际值。
在此情况中，方法200还可以包括：终端设备获取下行参考信号Xd(k)。其中，下行参考信号Xd(k)可以为图4中的导频。
(f)与步骤(b)类似，终端设备可以对
Figure GDA0002301947140000131
进行降噪处理，以降低
Figure GDA0002301947140000132
对
Figure GDA0002301947140000133
的影响，得到第一次估计的下行信道的估计值
Figure GDA0002301947140000134
应理解，终端设备对
Figure GDA0002301947140000135
进行降噪处理的实现方式可以参考终端设备对
Figure GDA0002301947140000136
进行降噪处理的实现方式，为了内容的简洁，此处不再赘述。
(g)在得到
Figure GDA0002301947140000137
后，终端设备可以利用
Figure GDA0002301947140000138
和Xd(k)，确定第一次估计的下行信号
Figure GDA0002301947140000139
若信道估计算法为LS算法，
Figure GDA00023019471400001310
可以为：
Figure GDA00023019471400001311
(h)终端设备在估计出
Figure GDA00023019471400001312
和
Figure GDA00023019471400001313
后，利用Y(k)减去
Figure GDA00023019471400001314
和
Figure GDA00023019471400001315
得到第一次残余信号Yr1(k)：
Figure GDA00023019471400001316
可以看到，残余信号可以理解为残留的下行信号和残留的自干扰信号之和。
然后终端设备判断Yr1(k)是否收敛于底噪，根据Yr1(k)是否收敛于底噪的判断结果，确定
Figure GDA00023019471400001317
是否为期望的自干扰信号。
在一种实现方式中，若Yr1(k)收敛于底噪，则终端设备可以将
Figure GDA00023019471400001318
确定为期望的自干扰信号，信道估计过程结束。
在另一种实现方式中，若Yr1(k)不收敛于底噪，则终端设备可以进行第二轮的信道估计，即i＝2。
应理解，在第一轮估计时，由于已知的参数为接收信号Y(k)和上行信号Xu(k)，因此终端设备利用Y(k)和Xu(k)确定的自干扰信道的估计值
Figure GDA00023019471400001319
的误差较大，因此得到的
Figure GDA00023019471400001320
误差也较大。由于终端设备在第一轮已经得到了第一次估计的下行信号
Figure GDA00023019471400001321
因此在第二轮估计时，终端设备可以利用
Figure GDA00023019471400001322
来估计第二次估计的自干扰信道的估计值
Figure GDA00023019471400001323
具体地，第二轮的信道估计具体过程可以为：
(i)终端设备根据第一次估计的下行信号
Figure GDA00023019471400001324
Y(k)和Xu(k)，得到第二次估计的自干扰信道的初始估计值
Figure GDA00023019471400001325
其中，终端设备可以先获取
Figure GDA00023019471400001326
在一实施例中，终端设备在第一轮估计出
Figure GDA00023019471400001327
后，可以将
Figure GDA00023019471400001328
存储在终端设备中，从而终端设备可以获取到
Figure GDA0002301947140000141
或者，终端设备可以在第二轮重构
Figure GDA0002301947140000142
具体地，可以利用公式(10)重构
Figure GDA0002301947140000143
再次以LS算法为例，
Figure GDA0002301947140000144
可以表示为公式(12)：
Figure GDA0002301947140000145
应理解，本申请实施例中的具体的例子只是为了帮助本领域技术人员更好地理解本申请实施例，而非限制本申请实施例的范围。例如，信道估计算法除了LS，还可以有其他的算法。
(j)终端设备可以对
Figure GDA0002301947140000146
进行降噪处理、确定第二次估计的自干扰信号
Figure GDA0002301947140000147
得到第二次估计的残余信号Yre2(k)、得到第二次估计的下行信道的估计值
Figure GDA0002301947140000148
确定第二次估计的下行信号
Figure GDA0002301947140000149
得到第二次残余信号Yr2(k)，然后判断Yr2(k)是否收敛于底噪，实现方式可以参考步骤(b)-(h)的实现方式，此处不再做过多描述。
若Yr2(k)收敛于底噪，则终端设备可以确定
Figure GDA00023019471400001410
为期望的自干扰信号；若Yr2(k)不收敛于底噪，则终端设备进行第三轮估计，如此迭代，直至Yrn(k)收敛于底噪。
需要说明的是，从第三轮估计开始，终端设备进行信道估计的方法与第二轮估计相同，比如，在第n轮估计中，即i＝n，终端设备可以根据第(n-1)轮得到的
Figure GDA00023019471400001411
来估计
Figure GDA00023019471400001412
终端设备完成信道估计后，可以进行自干扰消除。
作为一种示例，终端设备可以利用第n轮估计的自干扰信道的估计值
Figure GDA00023019471400001413
(假设终端设备在第n轮估计中得到的第n次残余信号Yrn(k)收敛于底噪)，估计自干扰信号
Figure GDA00023019471400001414
然后将
Figure GDA00023019471400001415
从接收信号Y(k)中减去，以消除自干扰，即得到期望的下行信号。
作为另一种示例，终端设备在第n轮估计中估计出了
Figure GDA00023019471400001416
终端设备可以将
Figure GDA00023019471400001417
从接收信号Y(k)中减去，以消除自干扰，即得到期望的下行信号。与另一种示例比，该方法可以减小终端设备消除自干扰的时间。
接下来，终端设备可以对期望的下行信号进行解调，之后，输出解调后的下行信号。
在一种可能的实施例中，方法200可以不包括自干扰消除部分，终端设备在信道估计部分得到第n轮估计的下行信号
Figure GDA00023019471400001418
后，可以将
Figure GDA00023019471400001419
进行存储。若终端设备得到的第n次残余信号Yrn(k)收敛于底噪，则终端设备可以确定存储的
Figure GDA0002301947140000151
即为期望的下行信号。
本申请实施例，当存在针对终端设备的下行信号时，终端设备可以实时地估计出自干扰信号，避免了要在有空闲的时隙，即没有针对该终端设备的下行信号时，估计自干扰信号的缺陷，降低了系统开销，增加了通信系统的吞吐量。
此外，终端设备利用迭代的方式，根据已知的信号即接收信号和上行信号，估计出自干扰信号，再利用接收信号和估计出的自干扰信号估计下行信号，然后将接收信号与估计出的自干扰信号、估计出的下行信号相减，根据相减得到的信号是否收敛于底噪的判断结果来确定估计出的自干扰的信号是否为期望的自干扰信号。由于使用了迭代的方式，因此每一轮估计得到的自干扰信号可以比上一轮得到的自干扰信号准确，更接近于实际的自干扰信号，从而终端设备可以基于估计得到的自干扰信号抑制自干扰，以提升通信性能。
以上结合附图详细描述了本申请的优选实施方式，但是，本申请并不限于上述实施方式中的具体细节，在本申请的技术构思范围内，可以对本申请的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本申请的保护范围。
例如，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本申请对各种可能的组合方式不再另行说明。
又例如，本申请的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本申请的思想，其同样应当视为本申请所公开的内容。
应理解，在本申请的各种方法实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
上文中详细描述了根据本申请实施例的自干扰估计的方法，下面将结合图7和图8，描述根据本申请实施例的通信装置，方法实施例所描述的技术特征适用于以下装置实施例。
图7示出了本申请实施例的终端设备300的示意性框图。如图7所示，该终端设备300包括：
处理单元310，用于根据接收信号和上行信号，进行第i次估计，得到第i次估计的自干扰信号，所述接收信号包括自干扰信号和所述终端设备的接收机接收到的下行信号，所述上行信号携带有自干扰信息，其中，i为正整数，i自1开始取值且按1进行递增。
所述处理单元310还用于，基于所述接收信号和所述第i次估计的自干扰信号，确定第i次估计的下行信号。
所述处理单元310还用于，根据第i次残余信号是否收敛于底噪的判断结果，确定所述第i次估计的自干扰信号是否为期望的自干扰信号，所述第i次残余信号为所述接收信号与第i次估计的接收信号之差，所述第i次估计的接收信号为所述第i次估计的自干扰信号和所述第i次估计的下行信号的和。
在本申请实施例中，当i大于1时，所述处理单元310具体可用于：获取第(i-1)次估计的下行信号；利用所述接收信号与所述第(i-1)次估计的下行信号相减得到的信号，以及利用所述上行信号，进行第i次估计，得到第i次估计的自干扰信道的初始估计值；根据所述第i次估计的自干扰信道的初始估计值和所述上行信号，确定所述第i次估计的自干扰信号。
在本申请实施例中，当i＝1时，所述处理单元310具体可用于：根据所述接收信号和所述上行信号，进行第i次估计，得到第i次估计的自干扰信道的初始估计值；根据所述第i次估计的自干扰信道的初始估计值和所述上行信号，确定所述第i次估计的自干扰信号。
在本申请实施例中，所述处理单元310具体可用于：对所述第i次估计的自干扰信道的初始估计值进行降噪处理，得到第i次估计的自干扰信道的估计值；根据所述第i次估计的自干扰信道的估计值和所述上行信号，确定所述第i次估计的自干扰信号。
在本申请实施例中，所述处理单元310具体可用于：将所述接收信号与所述第i次估计的自干扰信号相减，得到第i次估计的残余信号；根据所述第i次估计的残余信号，确定所述第i次估计的下行信号。
在本申请实施例中，所述处理单元310具体可用于：根据所述第i次估计的残余信号和下行参考信号，得到第i次估计的下行信道的初始估计值；对所述第i次估计的下行信道的初始估计值进行降噪处理，得到第i次估计的下行信道的估计值；根据所述第i次估计的下行信道的估计值和所述下行参考信号，确定所述第i次估计的下行信号。
在本申请实施例中，所述处理单元310具体可用于：若所述第i次残余信号不收敛于所述底噪，根据第i次估计的下行信号和所述接收信号，确定第(i+1)次估计的自干扰信号，直至第(i+1)次残余信号收敛于所述底噪，所述第(i+1)次残余信号为所述接收信号与所述第(i+1)次估计的自干扰信号和第(i+1)次估计的下行信号的和相减得到的信号；确定所述第(i+1)次估计的自干扰信号为所述期望的自干扰信号。
在本申请实施例中，所述处理单元310具体可用于：若所述第i次残余信号收敛于所述底噪，确定所述第i次估计的自干扰信号为所述期望的自干扰信号。
在本申请实施例中，所述终端设备300还可包括：通信单元320，用于发送初始上行信号。
所述处理单元310还用于：将所述初始上行信号通过非线性模型，得到所述上行信号。
在本申请实施例中，所述处理单元310还可用于：将所述接收信号与所述期望的自干扰信号进行相减，得到期望的下行信号。
在本申请实施例中，所述终端设备300可应用于双连接的通信系统中。
应理解，该终端设备300可对应于方法200中的终端设备，可以实现该方法200中的终端设备的相应操作，为了简洁，在此不再赘述。
图8是本申请实施例提供的一种终端设备400示意性结构图。图8所示的终端设备400包括处理器410，处理器410可以从存储器中调用并运行计算机程序，以实现本申请实施例中的方法。
在一实施例中，如图8所示，终端设备400还可以包括存储器420。其中，处理器410可以从存储器420中调用并运行计算机程序，以实现本申请实施例中的方法。
其中，存储器420可以是独立于处理器410的一个单独的器件，也可以集成在处理器410中。
在一实施例中，如图8所示，终端设备400还可以包括收发器430，处理器410可以控制该收发器430与其他设备进行通信，具体地，可以向其他设备发送信息或数据，或接收其他设备发送的信息或数据。
其中，收发器430可以包括发射机和接收机。收发器430还可以进一步包括天线，天线的数量可以为一个或多个。
在一实施例中，该终端设备400具体可为本申请实施例的终端设备，并且该终端设备400可以实现本申请实施例的各个方法中由终端设备实现的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
图9是本申请实施例的自干扰估计装置的示意性结构图。图9所示的装置500包括处理器510，处理器510可以从存储器中调用并运行计算机程序，以实现本申请实施例中的方法。
在一实施例中，如图9所示，装置500还可以包括存储器520。其中，处理器510可以从存储器520中调用并运行计算机程序，以实现本申请实施例中的方法。
其中，存储器520可以是独立于处理器510的一个单独的器件，也可以集成在处理器510中。
在一实施例中，该装置500还可以包括输入接口530。其中，处理器510可以控制该输入接口530与其他设备或芯片进行通信，具体地，可以获取其他设备或芯片发送的信息或数据。
在一实施例中，该装置500还可以包括输出接口540。其中，处理器510可以控制该输出接口540与其他设备或芯片进行通信，具体地，可以向其他设备或芯片输出信息或数据。
该装置可应用于本申请实施例中的终端设备，并且该装置可以实现本申请实施例的各个方法中由终端设备实现的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
在一实施例中，该装置500可以为芯片。应理解，本申请实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片，系统芯片，芯片系统或片上系统芯片等。
应理解，本申请实施例的处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
可以理解，本申请实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data RateSDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM，DR RAM)。应注意，本文描述的系统和方法的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
应理解，上述存储器为示例性但不是限制性说明，例如，本申请实施例中的存储器还可以是静态随机存取存储器(static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate SDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synch link DRAM，SLDRAM)以及直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM，DR RAM)等等。也就是说，本申请实施例中的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序。
在一实施例中，该计算机可读存储介质可应用于本申请实施例中的终端设备，并且该计算机程序使得计算机执行本申请实施例的各个方法中由终端设备实现的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令。
在一实施例中，该计算机程序产品可应用于本申请实施例中的终端设备，并且该计算机程序指令使得计算机执行本申请实施例的各个方法中由终端设备实现的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
本申请实施例还提供了一种计算机程序。
在一实施例中，该计算机程序可应用于本申请实施例中的终端设备，当该计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行本申请实施例的各个方法中由终端设备实现的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，)ROM、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (21)

1.一种自干扰估计的方法，其特征在于，所述方法包括：
终端设备根据接收信号和上行信号，进行第i次估计，得到第i次估计的自干扰信号，所述接收信号包括自干扰信号和所述终端设备的接收机接收到的下行信号，所述上行信号携带有自干扰信息，其中，i为正整数，i自1开始取值且按1进行递增；
所述终端设备将所述接收信号与所述第i次估计的自干扰信号相减，得到第i次估计的残余信号；
所述终端设备对所述第i次估计的残余信号进行去噪处理，得到第i次估计的下行信号；或者，所述终端设备根据所述第i次估计的残余信号和下行参考信号得到第i次估计的下行信道的初始估计值，对所述第i次估计的下行信道的初始估计值进行降噪处理得到第i次估计的下行信道的估计值，根据所述第i次估计的下行信道的估计值和所述下行参考信号确定第i次估计的下行信号；
所述终端设备根据第i次残余信号是否收敛于底噪的判断结果，确定所述第i次估计的自干扰信号是否为期望的自干扰信号，所述第i次残余信号为所述接收信号与第i次估计的接收信号之差，所述第i次估计的接收信号为所述第i次估计的自干扰信号和所述第i次估计的下行信号的和。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当i大于1时，所述终端设备根据接收信号和上行信号，进行第i次估计，得到第i次估计的自干扰信号，包括：
所述终端设备获取第i-1次估计的下行信号；
所述终端设备利用所述接收信号与所述第i-1次估计的下行信号相减得到的信号，以及利用所述上行信号，进行第i次估计，得到第i次估计的自干扰信道的初始估计值；
所述终端设备根据所述第i次估计的自干扰信道的初始估计值和所述上行信号，确定所述第i次估计的自干扰信号。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当i＝1时，所述终端设备根据接收信号和上行信号，进行第i次估计，得到第i次估计的自干扰信号，包括：
所述终端设备根据所述接收信号和所述上行信号，进行第i次估计，得到第i次估计的自干扰信道的初始估计值；
所述终端设备根据所述第i次估计的自干扰信道的初始估计值和所述上行信号，确定所述第i次估计的自干扰信号。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述终端设备根据所述第i次估计的自干扰信道的初始估计值和所述上行信号，确定所述第i次估计的自干扰信号，包括：
所述终端设备对所述第i次估计的自干扰信道的初始估计值进行降噪处理，得到第i次估计的自干扰信道的估计值；
所述终端设备根据所述第i次估计的自干扰信道的估计值和所述上行信号，确定所述第i次估计的自干扰信号。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述终端设备根据第i次残余信号是否收敛于底噪的判断结果，确定所述第i次估计的自干扰信号是否为期望的自干扰信号，包括：
若所述第i次残余信号不收敛于所述底噪，所述终端设备根据第i次估计的下行信号、所述接收信号和所述上行信号，确定第i+1次估计的自干扰信号，直至第i+1次残余信号收敛于所述底噪，所述第i+1次残余信号为所述接收信号与所述第i+1次估计的自干扰信号和第i+1次估计的下行信号的和相减得到的信号；
所述终端设备确定所述第i+1次估计的自干扰信号为所述期望的自干扰信号。
6.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述终端设备根据第i次残余信号是否收敛于底噪的判断结果，确定所述第i次估计的自干扰信号是否为期望的自干扰信号，包括：
若所述第i次残余信号收敛于所述底噪，所述终端设备确定所述第i次估计的自干扰信号为所述期望的自干扰信号。
7.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述终端设备发送初始上行信号；
所述终端设备将所述初始上行信号通过非线性模型，得到所述上行信号。
8.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述终端设备将所述接收信号与所述期望的自干扰信号进行相减，得到期望的下行信号。
9.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法应用于双连接的通信系统中。
10.一种终端设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，执行以下步骤：
根据接收信号和上行信号，进行第i次估计，得到第i次估计的自干扰信号，所述接收信号包括自干扰信号和所述终端设备的接收机接收到的下行信号，所述上行信号携带有自干扰信息，其中，i为正整数，i自1开始取值且按1进行递增；
将所述接收信号与所述第i次估计的自干扰信号相减，得到第i次估计的残余信号；
对所述第i次估计的残余信号进行去噪处理，得到第i次估计的下行信号；或者，根据所述第i次估计的残余信号和下行参考信号得到第i次估计的下行信道的初始估计值，对所述第i次估计的下行信道的初始估计值进行降噪处理得到第i次估计的下行信道的估计值，根据所述第i次估计的下行信道的估计值和所述下行参考信号确定第i次估计的下行信号；
根据第i次残余信号是否收敛于底噪的判断结果，确定所述第i次估计的自干扰信号是否为期望的自干扰信号，所述第i次残余信号为所述接收信号与第i次估计的接收信号之差，所述第i次估计的接收信号为所述第i次估计的自干扰信号和所述第i次估计的下行信号的和。
11.根据权利要求10所述的终端设备，其特征在于，当i大于1时，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，具体执行以下步骤：
获取第i-1次估计的下行信号；
利用所述接收信号与所述第i-1次估计的下行信号相减得到的信号，以及利用所述上行信号，进行第i次估计，得到第i次估计的自干扰信道的初始估计值；
根据所述第i次估计的自干扰信道的初始估计值和所述上行信号，确定所述第i次估计的自干扰信号。
12.根据权利要求10所述的终端设备，其特征在于，当i＝1时，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，具体执行以下步骤：
根据所述接收信号和所述上行信号，进行第i次估计，得到第i次估计的自干扰信道的初始估计值；
根据所述第i次估计的自干扰信道的初始估计值和所述上行信号，确定所述第i次估计的自干扰信号。
13.根据权利要求11或12所述的终端设备，其特征在于，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，具体执行以下步骤：
对所述第i次估计的自干扰信道的初始估计值进行降噪处理，得到第i次估计的自干扰信道的估计值；
根据所述第i次估计的自干扰信道的估计值和所述上行信号，确定所述第i次估计的自干扰信号。
14.根据权利要求10至12中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，具体执行以下步骤：
若所述第i次残余信号不收敛于所述底噪，根据第i次估计的下行信号、所述接收信号和所述上行信号，确定第i+1次估计的自干扰信号，直至第i+1次残余信号收敛于所述底噪，所述第i+1次残余信号为所述接收信号与所述第i+1次估计的自干扰信号和第i+1次估计的下行信号的和相减得到的信号；
确定所述第i+1次估计的自干扰信号为所述期望的自干扰信号。
15.根据权利要求10至12中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，具体执行以下步骤：
若所述第i次残余信号收敛于所述底噪，确定所述第i次估计的自干扰信号为所述期望的自干扰信号。
16.根据权利要求10至12中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述终端设备还包括：
收发器，用于发送初始上行信号；
所述处理器还用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序以执行以下步骤：
将所述初始上行信号通过非线性模型，得到所述上行信号。
17.根据权利要求10至12中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述处理器还用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序以执行以下步骤：
将所述接收信号与所述期望的自干扰信号进行相减，得到期望的下行信号。
18.根据权利要求10至12中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述终端设备应用于双连接的通信系统中。
19.一种自干扰估计装置，其特征在于，包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有所述装置的设备执行如权利要求1至9中任一项所述的方法。
20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述装置为芯片。
21.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1至9中任一项所述的方法。
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