CN114938320B - 一种5g双连接场景中的自干扰消除方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种5G双连接场景中的自干扰消除方法及系统，包括：建立自干扰信号畸变模型；采用基于自干扰信号畸变模型的改进型MMSE信道估计方法对自干扰信道进行估计；根据自干扰信号畸变模型及估计结果在数字域上对自干扰信号进行重建；利用重建的自干扰信号设计接收机，完成5G双连接场景中的自干扰消除，该方法及系统能够有效解决5G双连接场景中的自干扰问题。
Description
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，涉及一种5G双连接场景中的自干扰消除方法及系统。
背景技术
在5G(5th-Generation，第五代移动通信技术)的NSA(Non-Standalone，非独立组网)架构中，要求用户终端支持双连接技术，即采用双射频天线同时接入4G(4th-Generation，第四代移动通信技术)网络和5G网络中，实现LTE(Long Term Evolution，长期演进)信号与5G信号的双发双收，在这样的双连接场景中，由于射频器件的非线性特性，在某些应用场景中，用户终端可能会出现比较严重的自干扰问题。
非线性主要来源于功率放大器的非线性，为了消除非线性带来的影响，可以采用功率放大器线性化技术，但是传统的方法都存在各种各样的弊端，很难找到一种可靠有效的方法对非线性进行抑制和解决，类似的解决方法还有添加自干扰消除电路以及时频资源调度策略等等，但都存在着一定的弊端或者使用限制。
数字域自干扰消除是传统全双工系统中保证正常通信质量的关键步骤，数字域自干扰消除的显著优势在于计算资源成本低，不需要设计复杂的电路以实现对信号反向以及相关处理，而是通过已知信号直接构造用来与自干扰信号相抵消的估计信号，针对数字域的自干扰消除技术，目前主流方法是采取基于训练序列的信道估计的自干扰抵消方案，该方法存在一定的缺陷，在发送端需要预先在发送信号的特定位置插入序列信息通过特定的方法在接收端进行信道估计，并且训练序列只能在时间轴插入这样就会给带宽和功率带来一定的损失，严重影响了系统传输的时效性，同时由于节点需要在通信之前同意发送步骤和训练导频，从而也一定程度上限制了全双工系统的应用范围。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种5G双连接场景中的自干扰消除方法及系统，该方法及系统能够有效解决5G双连接场景中的自干扰问题。
为达到上述目的，本发明所述的5G双连接场景中的自干扰消除方法包括：
建立自干扰信号畸变模型；
采用基于自干扰信号畸变模型的改进型MMSE信道估计方法对自干扰信道进行估计；
根据自干扰信号畸变模型及估计结果在数字域上对自干扰信号进行重建；
利用重建的自干扰信号设计接收机，完成5G双连接场景中的自干扰消除。
建立的自干扰信号畸变模型为：
其中，XLTE(m)＝am+jbm，XLTE为LTE端发射天线上发送的符号，XSI为5G接收天线接收到的自干扰信号。
自干扰信道的估计结果为：
其中，RHH及RH'H'分别为基站到终端信道的自相关矩阵和自干扰信道自相关矩阵，为接收信号矢量，H'SI为自干扰信道系数真实值，X'SI为自干扰信号符号矩阵，σ为噪声方差。
重建得到的自干扰信号为：
其中，
本发明所述的5G双连接场景中的自干扰消除系统包括：
建立模块，用于建立自干扰信号畸变模型；
估计模块，用于采用基于自干扰信号畸变模型的改进型MMSE信道估计方法对自干扰信道进行估计；
重建模块，用于根据自干扰信号畸变模型及估计结果在数字域上对自干扰信号进行重建；
设计模块，用于利用重建的自干扰信号设计接收机，完成5G双连接场景中的自干扰消除。
建立的自干扰信号畸变模型为：
其中，XLTE(m)＝am+jbm，XLTE为LTE端发射天线上发送的符号，XSI为5G接收天线接收到的自干扰信号。
自干扰信道的估计结果为：
其中，RHH及RH'H'分别为基站到终端信道的自相关矩阵和自干扰信道自相关矩阵，为接收信号矢量，H'SI为自干扰信道系数真实值，X'SI为自干扰信号符号矩阵，σ为噪声方差。
重建得到的自干扰信号为：
其中，
本发明具有以下有益效果：
本发明所述的5G双连接场景中的自干扰消除方法及系统在具体操作时，采用基于自干扰信号畸变模型的改进型MMSE信道估计方法对自干扰信道进行估计，能够有效对自干扰信道进行估计，在自干扰信号存在情况下，能够对自干扰信号进行有效抑制，然后根据自干扰信号畸变模型及估计结果在数字域上对自干扰信号进行重建，最后利用重建的自干扰信号设计接收机，完成5G双连接场景中的自干扰消除，有效对自干扰信号进行抑制，解决5GNSA组网架构下双连接场景出现的自干扰问题、适用于谐波自干扰问题以及交调自干扰问题。
附图说明
图1为本发明的5G双连接场景系统模型示意图；
图2为本发明的自干扰信号畸变模型验证对比图；
图3为本发明的自干扰信道估计均方误差对比图；
图4为本发明在不同信道估计方案下系统误码性能对比图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，不是全部的实施例，而并非要限制本发明公开的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要的混淆本发明公开的概念。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，都应当属于本发明保护的范围。
在附图中示出了根据本发明公开实施例的结构示意图。这些图并非是按比例绘制的，其中为了清楚表达的目的，放大了某些细节，并且可能省略了某些细节。图中所示出的各种区域、层的形状及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的，实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差，并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/层。
5G NSA组网架构要求终端支持双连接模式，即终端采用双射频天线，支持LTE信号与5G信号的双发双收。由于射频器件的非线性特性，LTE端发送的信号XLTE会经历非线性畸变，部分信号分量会落入到5G接收频段中，终端同时发送LTE信号以及接收5G信号时，会发生谐波自干扰问题，终端5G接收天线接收到的信号中将不仅包含来自基站的有用信号，也包含终端LTE端发送的信号经历非线性畸变后的部分信号，自干扰信号将对5G接收端信号恢复造成影响，严重时将彻底无法恢复有用信号，本发明将采用基于参考信号的自干扰消除方法对接收机进行设计。
实施例一
本发明所述的5G双连接场景中的自干扰消除方法包括以下步骤：
1)建立自干扰信号畸变模型；
2)采用基于步骤1)建立的自干扰信号畸变模型的改进型MMSE信道估计方法对自干扰信道进行估计；
3)根据步骤1)建立的自干扰信号畸变模型及步骤2)中的估计结果在数字域上对自干扰信号进行重建；
4)利用步骤3)重建的自干扰信号设计接收机，完成5G双连接场景中的自干扰消除。
步骤1)中建立自干扰信号畸变模型的具体过程为：
设XLTE为LTE端发射天线上发送的符号，XSI为5G接收天线接收到的自干扰信号，LTE发射天线上发射的符号XLTE经过OFDM调制，得实际发射的等效基带信号d(t)为：
其中，A和B分别为正交分量和同向分量上调制的符号，ωm为对应子载波的频率。
等效基带信号d(t)经非线性器件后发生非线性畸变，得d'(t)＝a0+a1d(t)+a2d2(t)+a3d3(t)+...，当发生二次谐波干扰时，d'(t)被终端的5G接收天线接收到，接收到的信号经5G端的OFDM解调过程，分析等效的OFDM系统模型可知，XLTE经过串并转换后进行子载波调制，得等效基带信号S(t)：
其中，am和bm为各子载波上调制的符号。
经非线性畸变后的输出S'(t)为：
当仅考虑落入到5G接收频段中的项，得到：
整理后，进一步得到：
其中，为解调后的信号。
将S'(t)表示成矩阵排列的形式，并将符号与载频分开，得：
其中，和能够合并，对于所有ωm+ωn的组合，均可按照m+n的总和进行合并，进一步得到：
得自干扰信号畸变模型为：
其中，XLTE(m)＝am+jbm。
步骤2)的具体操作为：
设5G接收天线接收到的信号Y＝HX+HSIXSI+W，其中，Y为5G端接收天线的符号矩阵，H为基站到终端的信道系数矩阵，X为基站发射天线的符号矩阵，HSI为自干扰信道系数矩阵，XSI为自干扰信号符号矩阵，W为高斯噪声矩阵。
改进型MMSE信道估计法中，设基站到用户的信道统计信息以及自干扰信道的统计信息已知，在同一时刻，终端LTE侧发送的符号为已知的，利用导频序列对HSI进行信道估计，在信道估计时，设基站到终端的信道系数矩阵H与自干扰信道系数矩阵HSI不相关，设其中，为对自干扰矩阵的MMSE估计，为估计系数因子，为接收信号矢量。
根据最小均方误差准则，设优化问题为：
其中，H'SI为自干扰信道系数真实值，由投影定理可知，对于一个N*K维向量空间 为其中的一个子空间，对于任意的都存在唯一的即为优化问题J的解，得的充要条件为根据投影定理得对该式子整理，得对式子中的及分别进行计算：
其中，为5G端发射信号矢量，H为基站到终端的信道系数矩阵，X'SI为自干扰信号符号矩阵，σ为噪声方差，为噪声矢量，由上式计算得自干扰信道的估计结果为：
其中，RHH及RH'H'分别为基站到终端信道的自相关矩阵和自干扰信道自相关矩阵。
步骤3)的具体操作为：重建得到的自干扰信号为：
其中，
实施例二
本发明所述的5G双连接场景中的自干扰消除系统包括：
建立模块，用于建立自干扰信号畸变模型；
估计模块，用于采用基于自干扰信号畸变模型的改进型MMSE信道估计方法对自干扰信道进行估计；
重建模块，用于根据自干扰信号畸变模型及估计结果在数字域上对自干扰信号进行重建；
设计模块，用于利用重建的自干扰信号设计接收机，完成5G双连接场景中的自干扰消除。
仿真试验
图2、图3及图4对比本发明与传统的技术方案所实现的系统性能，展示了本发明的性能，通过评估系统的误码性能验证本发明的有效性。
图2对比了本发明的仿真结果和理论计算结果，仿真中配置：采用QPSK调制，OFDM子载波数目设置为32，从仿真结果可以看出，模型理论计算结果与仿真结果几乎完全重合，验证了本发明的正确性。
图3对比了不同信道估计方法下自干扰信道估计均方误差随信噪比的变化情况，仿真中采用QPSK调制，单天线，子载波数目配置为64，采用复高斯法建模瑞利信道。从仿真结果可以看到，存在自干扰的情况下，本发明能够对自干扰信道进行有效的估计，并且在低信噪比情况下明显优于基于自干扰信号模型的LS信道估计方法。
图4评估了本发明的系统误码性能，采用无自干扰条件下传统检测方案作为对比方案。仿真结果表明，本发明的系统误码性能表现接近于无自干扰情况下基于传统MMSE信道估计的最大似然检测方案的性能表现，在高信噪比条件下，甚至要优于无自干扰情况下基于传统LS信道估计的最大似然检测方案。本发明基于自干扰信号畸变模型和改进型MMSE信道估计，能够有效的对自干扰信号进行抑制，性能表现趋近于无自干扰条件下MMSE检测性能，验证了本发明的有效性。
尽管在上文中参考特定的实施例对本申请进行了描述，但是所属领域技术人员应当理解，在本申请公开的原理和范围内，可以针对本申请公开的配置和细节做出许多修改。本申请的保护范围由所附的权利要求来确定，并且权利要求意在涵盖权利要求中技术特征的等同物文字意义或范围所包含的全部修改。
Claims (2)
1.一种5G双连接场景中的自干扰消除方法，其特征在于，包括：
建立自干扰信号畸变模型；
采用基于自干扰信号畸变模型的改进型MMSE信道估计方法对自干扰信道进行估计；
根据自干扰信号畸变模型及估计结果在数字域上对自干扰信号进行重建；
利用重建的自干扰信号设计接收机，完成5G双连接场景中的自干扰消除；
建立的自干扰信号畸变模型为：
其中，XLTE(m)＝am+jbm，XLTE为LTE端发射天线上发送的符号，XSI为5G接收天线接收到的自干扰信号；
自干扰信道的估计结果为：
其中，RHH及RH'H'分别为基站到终端信道的自相关矩阵和自干扰信道自相关矩阵，为接收信号矢量，H'SI为自干扰信道系数真实值，X'SI为自干扰信号符号矩阵，σ为噪声方差，Λ为估计系数因子，x表示5G端发射信号。
2.一种5G双连接场景中的自干扰消除系统，其特征在于，包括：
建立模块，用于建立自干扰信号畸变模型；
估计模块，用于采用基于自干扰信号畸变模型的改进型MMSE信道估计方法对自干扰信道进行估计；
重建模块，用于根据自干扰信号畸变模型及估计结果在数字域上对自干扰信号进行重建；
设计模块，用于利用重建的自干扰信号设计接收机，完成5G双连接场景中的自干扰消除；
建立的自干扰信号畸变模型为：
其中，XLTE(m)＝am+jbm，XLTE为LTE端发射天线上发送的符号，XSI为5G接收天线接收到的自干扰信号；
自干扰信道的估计结果为：
其中，RHH及RH'H'分别为基站到终端信道的自相关矩阵和自干扰信道自相关矩阵，为接收信号矢量，H'SI为自干扰信道系数真实值，X'SI为自干扰信号符号矩阵，σ为噪声方差，Λ为估计系数因子，x表示5G端发射信号。
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