CN111669265B - 一种极化全双工通信中的极化状态估计方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明针对现有极化全双工通信平台中接收信号极化状态可能发生改变，从而影响平台性能的问题，提供了一种极化全双工通信中的极化状态估计方法及系统。本发明主要包括极化状态估计与全双工通信实现流程设计，以及极化状态估计系统的设计与实现两个部分。第一部分主要针对极化全双工通信平台的极化状态估计与全双工通信流程进行相应设计；第二部分则是基于LabVIEW软件，设计并实现极化状态估计系统，以实现对于接收端期望信号与自干扰信号极化状态的估计。本发明首次在极化全双工通信平台上实现了极化状态估计过程，这为未来极化全双工通信技术的实际应用与普及，提供了更为稳定的技术支持，因此本发明对于无线通信技术领域具有重要的意义。

Description

一种极化全双工通信中的极化状态估计方法及系统
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，针对现有极化全双工通信平台中接收信号极化状态可能发生改变，从而影响平台性能的问题，提出一种极化全双工通信中的极化状态估计方法及系统，以实现现有平台中的对于极化状态估计的相应功能。
背景技术
随着通信业务场景的扩展，以及相应业务量的激增，移动通信数据流量持续增长，频谱资源短缺的问题日益突出，因此如何提升频谱效率已成为目前移动通信中的研究热点之一。针对该问题，研究人员相继提出多种可提升频谱效率的新技术与方法。在这其中，全双工通信技术支持通信设备在同时同频条件下进行信号的发送和接收，相较于现行的FDD(频分双工)和FDD(时分双工)通信模式，理想条件下可将频谱效率提升一倍，因此受到了人们的广泛研究。而实现全双工通信的基础和重点是有效的全双工通信自干扰消除技术。极化作为除空域、时频域以外的另一种信号维度，同样可以被利用进行全双工通信自干扰消除。
为了验证极化自干扰消除算法，以及拓展极化信号处理技术在全双工通信系统中的应用，为后续极化全双工通信的实际应用提供相应的实际支撑和论证条件，目前现有研究已搭建出一套极化全双工通信平台。该平台软件上基于LabVIEW软件，硬件上基于USRP与双极化天线，并且采用相关极化全双工自干扰消除算法以实现对平台接收端的自干扰信号消除。
但是由于上述平台需要在实验环境场景下实现全双工通信，这有别于在仿真场景下的实现。这就导致其在实际运行过程中，会出现一些严重影响极化自干扰消除性能和极化信号接收的问题，因此需要根据这些问题确定极化全双工通信平台中的其他需求。在平台进行全双工通信的过程中，最突出的问题之一为接收信号极化状态改变问题，因此需要相应的极化状态估计方法及系统以解决上述问题。
本发明首次在极化全双工通信平台中实现对极化状态的估计过程，这为未来极化全双工通信技术的实际应用与普及，提供了更为稳定的技术支持，因此本发明对于无线通信技术领域具有重要的意义。
发明内容
本发明要解决的问题是：在现有全双工通信平台的实现过程中，特别是极化全双工通信平台中，尚无相应方法和系统可实现对于平台到达接收端期望信号与自干扰信号极化状态的估计。
本发明技术方案为：设计相应的极化状态估计方法及系统，并通过LabVIEW软件对该系统进行实现。除此之外，设计相应的流程以支持平台节点的极化状态估计与全双工通信功能，最终实现对于极化全双工通信平台中期望信号与自干扰信号的极化状态估计。
本发明可分两部分。第一部分为极化全双工通信平台中节点极化状态估计与全双工通信实现流程的设计。第二部分在第一部分设计流程的基础上，对极化状态估计方法及系统进行相应设计与实现。
极化是电磁波的固有属性之一，其描述了电场矢量端点作为时间的函数所形成的空间轨迹的形状和旋向。作为一种可被利用的通信资源，信号的极化属性已被广泛运用于卫星通信、雷达通信和移动通信等领域。极化全双工通信技术利用信号的极化信息，在发送端对基带信号进行极化处理以生成发送极化信号，同时在接收端通过相应极化自干扰消除算法对混合信号中的自干扰信号进行消除，同时最大程度保留期望信号。
本发明在现有极化全双工通信平台的基础上，设计相应的极化状态估计流程，保证平台可在进行全双工通信的基础上，同时对达到接收端的期望信号与自干扰信号的极化状态进行估计。除此之外，采用最大似然算法，并通过LabVIEW软件编写相应系统，以实现对极化状态估计流程中接收端期望信号与自干扰信号极化状态的估计。
本发明弥补了现有极化全双工通信平台无法进行极化状态估计的缺点，可有效提高平台中对于相应极化状态估计的准确度，同时提升平台的极化自干扰消除算法消除能力，极大程度提升了全双工通信性能。
本发明的优点：
1、本发明对极化全双工通信平台的极化状态估计与全双工通信实现流程进行了相应设计，在满足平台基本通信需求的同时，增加了极化状态估计流程，为极化状态估计系统的设计提供流程上的基础支持；
2、本发明在现有极化全双工通信平台的基础上，设计并实现了一种新的极化状态估计方法及系统，以实现对于极化状态的估计，从而有效提升了平台性能；
3、本发明通过LabVIEW软件进行实现，与现有极化全双工通信平台具有较强兼容性，并且不添加额外硬件，可有效降低其实现复杂度。
附图说明
图1是本发明的组成部分示意图；
图2是本发明中极化状态估计与全双工通信实现流程设计图；
图3是本发明系统架构示意图；
图4是本发明系统功能实现示意图。
具体实施方式
本发明为极化全双工通信中的极化状态估计方法及系统，操作简便，兼容性强，下面结合附图对本发明作进一步描述。
如图1所示，为了达到预期效果，本发明可分为极化状态估计与全双工通信实现流程设计，以及极化状态估计方法与系统的设计与实现两个部分。具体流程如下：
第一部分：极化状态估计与全双工通信实现流程设计
如图2所示，平台节点间的通信过程可分为极化状态估计阶段和全双工通信阶段，并且极化状态估计阶段包含t1和t2两段过程。
在t1过程内，通信节点A的发送线程发送相应的导频信号，并且通信节点B的发送线程保持静默。此时，通信节点A接收线程中的极化估计系统即可对其自身发送的导频信号进行极化状态估计，即对自干扰信号的极化状态进行估计。与此同时，通信节点B接收线程中的极化估计系统也可对期望信号的极化状态进行估计。
在t2过程内，通信节点B的发送线程发送导频信号，通信节点A的发送线程静默。此时，通信节点A的极化状态估计系统可对期望信号极化状态进行估计，通信节点B的极化估计系统对自干扰信号的极化状态进行估计。通信节点A和B在分别获得相应的接收期望信号和自干扰信号的极化状态估计值后，将其输入至自干扰消除算法部分以用于后续的处理。
随后，平台进入全双工通信阶段，在t3过程中完成通信节点A和B间全双工通信，且发送线程使用的极化状态与t1和t2过程相同。在此，假设期望信号和自干扰信号的极化状态在上述阶段内具有慢变性，即t1和t2过程中的极化状态估计值可用于t3过程的极化自干扰消除。
第二部分：极化状态估计方法与系统的设计与实现
根据第一部分中设计的极化状态估计与全双工通信实现流程，对极化状态估计方法与系统进行设计与实现。以下仅选取平台单端节点对极化状态估计方法与系统进行说明，平台另一节点的设计与实现流程与其相同。
对于极化状态估计系统，在极化状态估计阶段中，平台节点选择使用单音信号作为导频信号，基带导频信号sD(k)可表示为
Figure RE-GDA0002581767560000031
其中b0,ω0和θ0分别为导频单音信号的幅度、频率和相位。并且设定发送线程极化状态为
Figure RE-GDA0002581767560000033
因此发送线程的极化导频信号SD(k)可表示为
Figure RE-GDA0002581767560000032
极化导频信号经过无线信道与相应硬件处理后，达到极化状态估计系统的接收极化信号 Y(k)可表示为
Figure RE-GDA0002581767560000041
其中N(k)为接收信号中的加性高斯白噪声，其水平与垂直分量分别为nH(k)和nV(k)，且方差为σ2。设定接收极化信号的极化状态为
Figure RE-GDA0002581767560000042
其极化状态描述子为
Figure RE-GDA0002581767560000043
因此，接收极化信号Y(k)的水平分量yH(k)和垂直分量yV(k)可分别表示为
Figure RE-GDA0002581767560000044
由上式可以看出，接收极化信号的水平分量和垂直分量均为包含噪声的单音信号，并且可设定水平分量yH(k)中单音信号的幅度和相位分别为bH和θH，垂直分量yV(k)中单音信号的幅度和相位分别为bV和θV。
对于极化状态估计系统，需要对极化状态
Figure RE-GDA0002581767560000045
进行估计，即估计其极化状态描述子参数
Figure RE-GDA0002581767560000046
和
Figure RE-GDA0002581767560000047
首先，系统可分别对接收极化信号水平分量yH(k)和垂直分量yV(k)中单音信号的幅度和相位进行估计。
在此，采用最大似然法对信号分量中包含单音信号的幅度和相位进行估计。由于信号水平分量yH(k)和垂直分量yV(k)的估计方法相同，因此仅选取信号yH(k)进行说明。
设定接收信号样本为
Figure RE-GDA0002581767560000048
其中N为采样点数，T为采样周期。对于接收信号样本YH(n)，变量b和θ的似然函数可表示为
Figure RE-GDA0002581767560000049
为了使该似然函数最大，可对其取对数后的函数L0(b,θ)求解最大值。当函数L0取得最大值时，其对应取值可使函数L(b,θ)最大，函数L0可表示为
Figure RE-GDA00025817675600000410
对上式中的函数L0化简且消去公式中的常数项，可得最大化目标L0′为
Figure RE-GDA00025817675600000411
其中
Figure RE-GDA00025817675600000412
对L0′求导后可得，当φ＝arg[A(ω0)]，且b＝|A(ω0)|/N 时，L0′取得最大值，即似然函数L(b,θ)取得最大值。同时通过观察可以看出，A(ω0)与信号样本YH(n)的离散傅里叶变换X(k),(0≤k≤N-1)表达形式相同，且有X(k)＝A(2πk NT)。
因此，yH(k)中单音信号的幅度和相位估计值
Figure RE-GDA0002581767560000051
和
Figure RE-GDA0002581767560000052
可分别表示为
Figure RE-GDA0002581767560000053
通过上述算法可分别得到接收极化信号水平分量yH(k)和垂直分量yV(k)中单音信号的幅度和相位，然后，根据公式
Figure RE-GDA0002581767560000054
即可求得接收信号的极化状态描述子的估计值
Figure RE-GDA0002581767560000055
如图3所示，在LabVIEW软件中根据极化状态估计算法流程，对极化状态估计系统架构进行相应设计。其中，输入极化信号的水平与垂直分量分别从系统左端输入，且输入形式均为CDB(双精度复数)数组。通过极化状态估计系统得到的极化状态描述子估计值将以二元簇的形式从系统右端进行输出。
如图4所示，在LabVIEW软件中根据极化状态估计系统架构，对极化状态估计系统功能进行最终实现，并编写相应程序流图。其中，程序流图中的A部分负责对极化信号水平分量 yH(k)中单音信号的幅度和相位进行估计，B部分负责对极化信号垂直分量yV(k)中单音信号的幅度和相位进行估计，C部分则负责计算相应极化信号的极化状态估计值，并同时将其输入至后续的极化自干扰消除算法部分。
本发明设计并实现了一种极化全双工通信中的极化状态估计方法及系统，以实现极化全双工通信平台中对于极化状态估计的相应功能，可有效提升平台中极化自干扰消除算法的消除能力及平台全双工通信性能。

Claims (2)

1.一种极化全双工通信中的极化状态估计方法，可分为极化状态估计与全双工通信实现流程设计，以及极化状态估计方法的设计与实现两个部分，具体步骤如下：
第一部分：极化状态估计与全双工通信实现流程设计
极化状态估计与全双工通信实现流程可分为t1、t2和t3三个过程；首先，在t1过程内，通信节点A的发送线程发送相应的导频信号，并且通信节点B的发送线程保持静默；此时，通信节点A接收线程中的极化估计系统即可对其自身发送的导频信号进行极化状态估计，即对自干扰信号的极化状态进行估计；与此同时，通信节点B接收线程中的极化估计系统也可对期望信号的极化状态进行估计；
在t2过程内，通信节点B的发送线程发送导频信号，通信节点A的发送线程静默；此时，通信节点A的极化状态估计系统可对期望信号极化状态进行估计，通信节点B的极化估计系统对自干扰信号的极化状态进行估计；通信节点A和B在分别获得相应的接收期望信号和自干扰信号的极化状态估计值后，将其输入至自干扰消除算法部分以用于后续的处理；
随后，平台进入全双工通信阶段t3，在t3过程中完成通信节点A和B间全双工通信，且发送线程使用的极化状态与t1和t2过程相同；在此，假设期望信号和自干扰信号的极化状态在上述阶段内具有慢变性，即t1和t2过程中的极化状态估计值可用于t3过程的极化自干扰消除；
第二部分：极化状态估计方法的设计与实现
根据第一部分中设计的极化状态估计与全双工通信实现流程，对极化状态估计方法进行设计与实现；以下仅选取平台单端节点对极化状态估计方法进行说明，平台另一节点的设计与实现流程与其相同；
对于极化状态估计系统，在极化状态估计阶段中，平台节点选择使用单音信号作为导频信号，基带导频信号sD(k)可表示为
Figure FDA0003424545060000011
其中b0,ω0和θ0分别为导频单音信号的幅度、频率和相位；并且设定发送线程极化状态为
Figure FDA0003424545060000012
因此发送线程的极化导频信号SD(k)可表示为
Figure FDA0003424545060000021
极化导频信号经过无线信道与相应硬件处理后，达到极化状态估计系统的接收极化信号Y(k)可表示为
Figure FDA0003424545060000022
其中N(k)为接收信号中的加性高斯白噪声，其水平与垂直分量分别为nH(k)和nV(k)，且方差为σ2；设定接收极化信号的极化状态为
Figure FDA0003424545060000023
其极化状态描述子为
Figure FDA0003424545060000024
因此，接收极化信号Y(k)的水平分量yH(k)和垂直分量yV(k)可分别表示为
Figure FDA0003424545060000025
由上式可以看出，接收极化信号的水平分量和垂直分量均为包含噪声的单音信号，并且可设定水平分量yH(k)中单音信号的幅度和相位分别为bH和θH，垂直分量yV(k)中单音信号的幅度和相位分别为bV和θV；
对于极化状态估计系统，需要对极化状态
Figure FDA0003424545060000026
进行估计，即估计其极化状态描述子参数
Figure FDA0003424545060000027
和
Figure FDA0003424545060000028
因此，系统可分别对接收极化信号水平分量yH(k)和垂直分量yV(k)中单音信号的幅度和相位进行估计，由此即可获得对应接收信号的极化状态估计值。
2.根据权利要求1中所述的极化状态估计方法，采用最大似然法对信号分量中包含单音信号的幅度和相位进行估计，从而即可获得对应接收信号的极化状态估计值，具体步骤如下：
由于信号水平分量yH(k)和垂直分量yV(k)的估计方法相同，因此仅选取信号yH(k)进行说明；设定接收信号样本为
Figure FDA0003424545060000029
其中N为采样点数，T为采样周期；对于接收信号样本YH(n)，变量b和θ的似然函数可表示为
Figure FDA00034245450600000210
为了使该似然函数最大，可对其取对数后的函数L0(b,θ)求解最大值；当函数L0取得最大值时，其对应取值可使函数L(b,θ)最大，函数L0可表示为
Figure FDA0003424545060000031
对上式中的函数L0化简且消去公式中的常数项，可得最大化目标L0′为
Figure FDA0003424545060000032
其中
Figure FDA0003424545060000033
对L0′求导后可得，当φ＝arg[A(ω0)]，且b＝|A(ω0)|/N时，L0′取得最大值，即似然函数L(b,θ)取得最大值；同时通过观察可以看出，A(ω0)与信号样本YH(n)的离散傅里叶变换X(k),(0≤k≤N-1)表达形式相同，且有X(k)＝A(2πk/NT)；
因此，yH(k)中单音信号的幅度和相位估计值
Figure FDA0003424545060000034
和
Figure FDA0003424545060000035
可分别表示为
Figure FDA0003424545060000036
通过上述算法可分别得到接收极化信号水平分量yH(k)和垂直分量yV(k)中单音信号的幅度和相位，然后，根据极化状态定义公式
Figure FDA0003424545060000037
和
Figure FDA0003424545060000038
可求得对应接收信号的极化状态描述子的估计值
Figure FDA0003424545060000039
即相应的极化状态估计值。
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