CN115021841A - 一种基于施密特正交化的射频系统pim监测和消除方法 - Google Patents

一种基于施密特正交化的射频系统pim监测和消除方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于施密特正交化的射频系统PIM监测和消除方法，属于通信技术领域，该方法无需借助额外的频谱仪、示波器等昂贵的仪表设备，不影响RRU链路时延和网络吞吐能力，而是实现了一种随业务可持续的、实时的、迭代收敛的PIM监测和消除方法。本发明可以够适配不同频段的载波配置，通过周期采集上下行I/Q信号，对IMD3和IMD5进行数学建模，模拟下行链路信号流程，结合数字滤波、过采样、傅里叶变换、相关估计等技术保证上下行链路时延的精确对齐。信道估计过程中，本发明提出了使用施密特正交化构造IMD3和IMD5模型的标准正交基，能够确保信道估计矩阵的可逆性，从而保证联合方程的唯一可解性。

Description

一种基于施密特正交化的射频系统PIM监测和消除方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于施密特正交化和信道估计的射频系统PIM监测和消除方法。
背景技术
PIM（Passive Inter-Modulation,无源互调）是由于无源设备的非线性特征导致互调失真而产生的交调产物。当两个或多个频率信号通过无源器件，如双工器、无源滤波器、馈线、天线等，由于传输系统非线性特征的影响而产生非线性的频率分量，如果该频率分量叠加后恰好落在上行接收频段范围内，就可能影响上行接收信号的灵敏度，这种影响称之为PIM干扰。值得注意的是，现实世界中不存在百分之百完美的线性系统，非线性现象普遍存在于不同金属介质的连接点，如电气连接瑕疵、馈线受损、天线损坏、器件生锈等因素都会引起非线性失真。因此，所有无线射频系统总会出现或多或少的PIM干扰现象。
特别的，射频系统对于高阶IMD3（3rd-Order Inter-Modulation Distortion, 三阶交调）和IMD5（5th-Order Inter-Modulation Distortion, 五阶交调）尤为敏感，这两种交调产物直接影响到射频系统的接收灵敏度和网络吞吐能力，甚至造成UE（UserEquipment，用户终端，如手机）接入异常。
传统的PIM检测方法，须中断基站业务，并且拆卸RRU（Remote Radio Unit，远端射频单元）天线，借助频谱仪、示波器等昂贵的仪表来定位PIM干扰源。而对于传统的PIM消除手段，须在RRU业务运行期间，从下行链路插入I/Q训练信号进行IMD3、IMD5模型的估计和校准，这种插数机制会增加RRU下行链路时延、占用下行带宽负载，并且在校准阶段会中断基站业务，严重影响了基站服务的可持续性。
发明内容
基于上述PIM检测和消除的缺点，本发明公开了一种基于施密特正交化（Schmidt-Orthogonalization）和信道估计的PIM监测和消除方法，目的在于缩短PIM故障定位周期、降低PIM故障定位成本、提升PIM检测精度、确保PIM消除的可靠性，改善无线基站系统的RTWP和网络吞吐能力。
为了实现上述目的，本发明的技术方案是：适配不同频段的载波配置，通过周期采集上下行I/Q（Inphase/Quadrature ,同向正交）信号，对IMD3（3rd-Order Inter-Modulation Distortion, 三阶交调）和IMD5（5th-Order Inter-Modulation Distortion,五阶交调）进行数学建模，模拟下行链路信号流程，结合数字滤波、过采样、傅里叶变换、相关估计等技术保证上下行链路时延的精确对齐。信道估计过程中，本发明提出了使用施密特正交化构造IMD3和IMD5模型的标准正交基，能够确保信道估计矩阵的可逆性，从而保证联合方程的唯一可解性。
包括如下步骤：
步骤1：周期I/Q信号采集（I/Q Capture模块）。实现RRU上行、下行I/Q信号采集，根据载波配置，在一个CPRI 10毫秒帧的周期内，在激活载波的上下行通道同时采集I/Q信号；
步骤2：PIM信道模拟（PIM Model模块）。下行I/Q信号预处理，对下行通道进行数学建模；包括下行滤波系数补偿、IMD3和IMD5建模、频谱搬移、带内滤波、降采样、施密特正交化等步骤；
步骤3：联合时延估计（Delay Search模块）。估计下行IMD3 和IMD5信号相对于上行信号的时延；包括过采样、IMD3和IMD5联合整数时延估计、IMD3和IMD5联合小数时延估计；
步骤4：时延对齐（Time Alignment模块）。根据整数时延、小数时延的估计偏差，实现上行I/Q信号和IMD3、IMD5信号对齐；
步骤5：PIM消除系数估计（Estimation模块）。施密特正交化构造IMD3和IMD5标准正交基，构造PIM系数联合方程，根据系数生成PIM消除查找表；包括IMD3和IMD5联合方程求解和查找表生成步骤；
步骤6：PIM消除前后的I/Q信号做相关差，估计PIM消除增益，实现PIM消除性能监测，为PIM告警提供依据。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
1、本发明普遍适用于eNodeB（Evolved Node Base Station, 4G LTE无线基站系统）和gNodeB(Next Generation Node Base Station, 5G NR无线基站系统)，简化了射频天线系统故障定位的复杂度，有效降低了基站设备的PIM故障诊断周期；
2、PIM监测和消除过程中，不中断基站业务，不影响RRU链路时延和网络吞吐带宽，无需进行下行链路训练和校准，而是随业务、实时的进行数学建模和信道估计，有效保证了基站服务的可持续性；
3、本发明能够适配不同频段的载波配置，通过周期采集上下行I/Q信号，对IMD3和IMD5进行数学建模，以软件的方法模拟下行链路信号流程，简化了PIM发现和消除的复杂度；
4、链路模拟过程中，结合数字滤波、过采样、傅里叶变换、相关估计等技术保证上下行链路时延的精确对齐；
5、信道估计过程中，提出了使用施密特正交化构造IMD3和IMD5模型的标准正交基，能够确保信道估计矩阵的可逆性，从而保证联合方程的唯一可解性,确保PIM监测和消除机制的稳定性；
6、本发明能够有效、稳定的剔除PIM干扰信号，能够改善无线基站系统的RTWP（Received Total Wideband Power，接收带宽总功率）和网络吞吐能力，极大降低了PIM故障定位周期和人力成本。
附图说明
图1是本实施例中射频系统PIM监测和消除方法流程示意图。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员理解，下面结合具体实施方式和说明书附图对本发明作进一步说明。
如图1所示，本实施例中射频系统PIM监测和消除方法流程示意图，包括以下步骤：
步骤1：周期I/Q信号采集（I/Q Capture模块）：实现RRU上行、下行I/Q信号采集，根据载波配置，在一个CPRI 10毫秒帧的周期内，在激活载波的上下行通道同时采集I/Q信号；
步骤2：PIM信道模拟（PIM Model模块）：下行I/Q信号预处理，对下行通道进行数学建模；
步骤3：联合时延估计（Delay Search模块）：估计下行IMD3 和IMD5信号相对于上行信号的时延；
步骤4：时延对齐（Time Alignment模块）：根据整数时延、小数时延的估计偏差，实现上行I/Q信号和IMD3、IMD5信号对齐；
步骤5：PIM消除系数估计（Estimation模块）：施密特正交化构造IMD3和IMD5标准正交基，构造PIM系数联合方程，根据系数生成PIM消除查找表；
步骤6：PIM性能监测（Performance Monitor模块）：通过下行I/Q信号和上行消除PIM前、上行消除PIM后的I/Q信号做相关差，估计PIM消除增益，实现PIM消除性能监测和告警的目的。
具体而言：
步骤1
RRU上电启动，从EEPROM（Electrically Erasable Programmable Read OnlyMemory，带电可擦可编程只读存储器）加载下行通道滤波系数，记为
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE003
表示下行滤波阶数。读取上行通道滤波系数，记为
Figure 835352DEST_PATH_IMAGE004
，其中
Figure 299832DEST_PATH_IMAGE006
表示上行滤波阶数。注意：下行通道指RRU的发射（Tx, Transmit）通道，上行通道指RRU的接收（Rx, Receive）通道，在不引起歧义的前提下，本文不加区分的使用这两种描述。
当下行通道CLGC（Closed Loop Gain Control，闭环增益控制）收敛且DPD（Digital Pre-Distortion，数字预失真）稳定之后，每隔1分钟触发一次FPGA（FieldProgrammable Gate Array，现场可编程门阵列）抓数。在一个CPRI 10毫秒帧周期内，根据载波配置，在激活载波的上、下行通道，同时采集下、上行I/Q信号，I/Q采集点定义如下表所示；
表格1 I/Q信号采集点定义
Figure DEST_PATH_IMAGE007
其中，CFR（Crest Factor Reduction）为数字消峰模块，用来抑制下行信号的动态波动范围，避免下行信号出现较大峰均比（PAR，Peak Average Ratio）而影响DPD（DigitalPre Distortion，数字预失真）和PIM消除算法的性能，甚至损坏RRU硬件。
Figure DEST_PATH_IMAGE009
和
Figure DEST_PATH_IMAGE011
分别表示下行I/Q信号长度、上行I/Q信号长度。上述三组I/Q信号的采集动作，起始于CPRI 10毫秒帧头，持续10毫秒长度。
Figure 827765DEST_PATH_IMAGE009
取决于下行通道采样率和I/Q位宽，
Figure 86708DEST_PATH_IMAGE011
取决于上行通道采样率和I/Q位宽，满足如下关系
Figure 372196DEST_PATH_IMAGE012
Figure DEST_PATH_IMAGE013
步骤2
推算下行通道功率补偿因子，I/Q信号采用定点化表示，格式为
Figure DEST_PATH_IMAGE015
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE017
为I/Q整数部分位宽，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为I/Q小数部分位宽，显然I/Q位宽满足如下关系
Figure 876252DEST_PATH_IMAGE020
根据下行I/Q信号
Figure DEST_PATH_IMAGE021
，计算下行数字功率，如下
Figure 196375DEST_PATH_IMAGE022
计算下行通道功率预补偿因子，记为
Figure DEST_PATH_IMAGE023
Figure 547591DEST_PATH_IMAGE024
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
为CPRI满功率定标值，其取值依赖于FPGA的具体定标规则，比较常见的取值
Figure 461320DEST_PATH_IMAGE026
或
Figure DEST_PATH_IMAGE027
。
下行滤波系数功率补偿，使用上述功率补偿因子，补偿下行滤波系数
Figure 436578DEST_PATH_IMAGE028
，补偿后的滤波系数记为
Figure DEST_PATH_IMAGE029
，如下所示
Figure 752153DEST_PATH_IMAGE030
模拟下行I/Q信号通过数字滤波器，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
其中，
Figure 884057DEST_PATH_IMAGE032
为卷积函数，根据卷积性质，滤波之后的信号长度
Figure 268771DEST_PATH_IMAGE034
为
Figure DEST_PATH_IMAGE035
构造IMD3和IMD5信号的数学模型。根据IMD3和IMD5的定义
Figure 19689DEST_PATH_IMAGE036
Figure DEST_PATH_IMAGE037
对下行通道产生的IMD3和IMD5干扰信号进行数学模型，定义如下
Figure 206082DEST_PATH_IMAGE038
Figure DEST_PATH_IMAGE039
其中，
Figure 774466DEST_PATH_IMAGE040
为IMD3干扰信号的数学建模，
Figure DEST_PATH_IMAGE041
为IMD5干扰信号的数学建模，
Figure 397209DEST_PATH_IMAGE042
代表欧几里得度量（Euclidean Metric），公式如下
Figure DEST_PATH_IMAGE043
模拟NCO（Numerically Controlled Oscillator，数字控制振荡器）频谱搬移。记下行载波中心频率为
Figure 201086DEST_PATH_IMAGE044
，上行载波中心频率为
Figure DEST_PATH_IMAGE045
，频率偏差为
Figure 491253DEST_PATH_IMAGE046
Figure DEST_PATH_IMAGE047
根据傅里叶变换的移频特征，对下行时域信号
Figure 964959DEST_PATH_IMAGE048
和
Figure DEST_PATH_IMAGE049
信号做频偏搬移，搬移到上行中心频率位置，搬移后的信号如下
Figure 91309DEST_PATH_IMAGE050
Figure DEST_PATH_IMAGE051
根据欧拉公式，可以推算出
Figure 184030DEST_PATH_IMAGE052
Figure DEST_PATH_IMAGE053
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE055
为复数虚部单位,
Figure DEST_PATH_IMAGE057
为Tx采样周期，采样周期和采样率满足下述关系
Figure 515655DEST_PATH_IMAGE058
为了提高运算效率，三角函数
Figure 894683DEST_PATH_IMAGE060
和
Figure 977171DEST_PATH_IMAGE062
采用查找表法计算。
模拟IMD3和IMD5干扰信号通过Rx通道滤波器，
Figure DEST_PATH_IMAGE063
Figure 998217DEST_PATH_IMAGE064
根据卷积性质，经过Rx滤波之后的信号长度为
Figure DEST_PATH_IMAGE065
对
Figure 731817DEST_PATH_IMAGE066
和
Figure DEST_PATH_IMAGE067
进行二分之一抽取，降采样到上行通道采样率
Figure 937540DEST_PATH_IMAGE068
Figure DEST_PATH_IMAGE069
Figure 287750DEST_PATH_IMAGE070
经过上述降采样之后，IMD3和IMD5信号的采样率和Rx通道保持一致，信号数量降为
Figure DEST_PATH_IMAGE071
。
带内滤波对
Figure 4164DEST_PATH_IMAGE072
和
Figure DEST_PATH_IMAGE073
进行傅立叶变换转到频域，频域信号分别记为
Figure 857850DEST_PATH_IMAGE074
和
Figure DEST_PATH_IMAGE075
，如下所示
Figure 844261DEST_PATH_IMAGE076
Figure DEST_PATH_IMAGE077
根据上行载波频点和带宽，对上述频域信号做带内滤波，仅保留Rx带宽之内的信号
Figure 665455DEST_PATH_IMAGE078
Figure DEST_PATH_IMAGE079
其中
Figure 169249DEST_PATH_IMAGE080
为Rx载波频点，
Figure DEST_PATH_IMAGE081
为Rx载波带宽，经过上述带内滤波后，IMD3、IMD5的信号数量与上行信号数量一致，都为
Figure 893754DEST_PATH_IMAGE011
。并记上述
Figure 785486DEST_PATH_IMAGE082
所对应的时域信号为
Figure DEST_PATH_IMAGE083
，
Figure 844709DEST_PATH_IMAGE084
所对应的时域信号为
Figure DEST_PATH_IMAGE085
Figure 135882DEST_PATH_IMAGE086
Figure DEST_PATH_IMAGE087
Figure DEST_PATH_IMAGE089
（Inverse Fast Fourier Transform）为逆傅立叶变换。
施密特正交化构造IMD3和IMD5标准正交基，为后续联合时延估计和乔勒斯基（Cholesky Decomposition）分解提供唯一可解的充分条件
Figure 229740DEST_PATH_IMAGE090
Figure DEST_PATH_IMAGE091
Figure 449631DEST_PATH_IMAGE092
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE093
代表
Figure 996150DEST_PATH_IMAGE094
的范数，
Figure DEST_PATH_IMAGE095
代表矩阵的共轭转置，
Figure DEST_PATH_IMAGE097
和
Figure DEST_PATH_IMAGE099
为施密特标准正交基。
步骤3
对上行
Figure 887752DEST_PATH_IMAGE100
信号做傅立叶变换转到频域，并做
Figure DEST_PATH_IMAGE101
处理，
Figure 570537DEST_PATH_IMAGE101
的目的是将零频信号搬移到频谱中心位置，为后续的卷积操作做好准备
Figure 695750DEST_PATH_IMAGE102
联合时延估计预处理。首先对Rx信号和PIM干扰信号做卷积操作，根据卷积定理，
Figure DEST_PATH_IMAGE103
可以得到
Figure 588620DEST_PATH_IMAGE104
与
Figure DEST_PATH_IMAGE105
的卷积
Figure 237907DEST_PATH_IMAGE106
，
Figure DEST_PATH_IMAGE107
与
Figure 758887DEST_PATH_IMAGE108
的卷积
Figure DEST_PATH_IMAGE109
。
Figure 835427DEST_PATH_IMAGE110
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE111
为复共轭函数。然后，对
Figure 829973DEST_PATH_IMAGE112
和
Figure DEST_PATH_IMAGE113
进行
Figure 17372DEST_PATH_IMAGE114
操作，目的是将零频信号搬回频谱起始位置
Figure DEST_PATH_IMAGE115
为了提高时延估计的精度，对
Figure DEST_PATH_IMAGE117
和
Figure DEST_PATH_IMAGE119
进行8倍过采样，即在信号序列的
Figure 720754DEST_PATH_IMAGE120
位置，插入
Figure DEST_PATH_IMAGE121
个复数零：
Figure 702617DEST_PATH_IMAGE122
，得到过采样之后的信号序列记为
Figure DEST_PATH_IMAGE123
和
Figure 461757DEST_PATH_IMAGE124
，序列长度为
Figure DEST_PATH_IMAGE125
，，如下所示
Figure 452846DEST_PATH_IMAGE126
Figure DEST_PATH_IMAGE127
联合时延估计。也就是IMD3、IMD5相对于Rx信号的时延差值估计。首先，在时域构造IMD3和IMD5联合时延估计的数学模型如下
Figure 213998DEST_PATH_IMAGE128
经过开方处理后，
Figure DEST_PATH_IMAGE129
转为实数序列。根据互相关原理，找出
Figure 491395DEST_PATH_IMAGE129
序列中峰值所在位置（下标），即为时延对齐点。
Figure 190361DEST_PATH_IMAGE130
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE131
为最大值函数，
Figure 578617DEST_PATH_IMAGE132
为下标查找函数，
Figure DEST_PATH_IMAGE133
为峰值下标，对
Figure 961319DEST_PATH_IMAGE133
做如下约束
Figure 19405DEST_PATH_IMAGE134
然后，根据上述约束时延下标
Figure DEST_PATH_IMAGE135
，可以求出整数时延和小数时延下标。整数时延下标如下
Figure 986093DEST_PATH_IMAGE136
小数时延下标如下
Figure DEST_PATH_IMAGE137
步骤4
信号时延对齐。根据上述整数时延下标、小数时延下标对齐上行I/Q信号，对于整数时延部分，仅需把上行I/Q信号
Figure 318985DEST_PATH_IMAGE138
的
Figure DEST_PATH_IMAGE139
个首部I/Q信号丢弃，并在
Figure 664516DEST_PATH_IMAGE138
尾部补
Figure 644235DEST_PATH_IMAGE140
个零复数信号
Figure DEST_PATH_IMAGE141
，记整数时延对齐后的上行I/Q信号为
Figure 848952DEST_PATH_IMAGE142
，
Figure DEST_PATH_IMAGE143
对于小数时延部分，将
Figure 844590DEST_PATH_IMAGE144
转到频域在单位圆上处理，实现小数部分的I/Q对齐
Figure DEST_PATH_IMAGE145
Figure 169261DEST_PATH_IMAGE146
Figure DEST_PATH_IMAGE147
即为精确时延对齐后的上行I/Q信号。
步骤5
PIM消除系数估计。构造如下方程组，并用乔勒斯基分解法求解PIM干扰信号与上行
Figure 100308DEST_PATH_IMAGE148
信号的相关系数
Figure 385795DEST_PATH_IMAGE150
和
Figure 280064DEST_PATH_IMAGE152
Figure DEST_PATH_IMAGE153
根据上述相关系数，构造数字滤波系数查找表，用于实现PIM消除
Figure 475553DEST_PATH_IMAGE154
步骤6
PIM消除监测数据预处理。首先，对于下行信号
Figure DEST_PATH_IMAGE155
按照如下公式进行频谱搬移
Figure 702135DEST_PATH_IMAGE156
然后对上述下行信号
Figure DEST_PATH_IMAGE157
进行二分之一降采样得到
Figure 865132DEST_PATH_IMAGE158
，
Figure DEST_PATH_IMAGE159
将
Figure 77939DEST_PATH_IMAGE158
进行Rx带内滤波，如下
Figure 986989DEST_PATH_IMAGE160
Figure DEST_PATH_IMAGE161
以
Figure 744992DEST_PATH_IMAGE162
相仿的处理步骤，对上行
Figure DEST_PATH_IMAGE163
信号进行时延对齐，得到
Figure 146017DEST_PATH_IMAGE164
。
PIM消除监测和告警。对于上述下行时域信号
Figure DEST_PATH_IMAGE165
，分别和上行消除PIM前的I/Q信号
Figure 146203DEST_PATH_IMAGE166
、上行消除PIM后的I/Q信号
Figure 175339DEST_PATH_IMAGE166
做互相关（Cross Correlation），得到PIM消除前的功率
Figure DEST_PATH_IMAGE167
，PIM消除后的功率
Figure 353511DEST_PATH_IMAGE168
Figure DEST_PATH_IMAGE169
Figure 992565DEST_PATH_IMAGE170
则PIM消除的增益
Figure DEST_PATH_IMAGE171
如下所示
Figure 671808DEST_PATH_IMAGE172
当
Figure DEST_PATH_IMAGE173
超过PIM告警阈值，RRU通过M-Plane（管理面）消息上报告警给BBU,再由BBU触发相应的通知或响应机制。其中，PIM告警阈值的具体取值，由不同应用场景的射频指标规范来定义。
显然，以上述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部实施例。基于发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护范围。

Claims (16)

1.一种基于施密特正交化的射频系统PIM监测和消除方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：周期I/Q信号采集：实现RRU上行、下行I/Q信号采集，根据载波配置，在一个CPRI10毫秒帧的周期内，在激活载波的上下行通道同时采集I/Q信号；
步骤2：PIM信道模拟：下行I/Q信号预处理，对下行通道进行数学建模；
步骤3：联合时延估计：估计下行IMD3 和IMD5信号相对于上行信号的时延；
步骤4：时延对齐：根据整数时延、小数时延的估计偏差，实现上行I/Q信号和IMD3、IMD5信号对齐；
步骤5：PIM消除系数估计：施密特正交化构造IMD3和IMD5标准正交基，构造PIM系数联合方程，根据系数生成PIM消除查找表；
步骤6：PIM性能监测：通过下行I/Q信号和上行消除PIM前、上行消除PIM后的I/Q信号做相关差，估计PIM消除增益，实现PIM消除性能监测和告警的目的。
2.根据权利要求1所述的基于施密特正交化的射频系统PIM监测和消除方法，其特征在于，所述步骤1具体为：
步骤1.1：当RRU下行通道CLGC收敛且DPD稳定之后，每隔一分钟触发一次FPGA抓数；
步骤1.2：在一个CPRI 10毫秒帧的周期内，在激活载波的上下行通道，同时采集上下行 I/Q信号，包括：Tx CFR和DPD之间的I/Q信号、Rx ADC后PIM消除前的I/Q信号、Rx PIM消除后 的I/Q信号，分别记为
Figure 492886DEST_PATH_IMAGE001
、
Figure 878868DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 382573DEST_PATH_IMAGE003
，其中
Figure 246624DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 529838DEST_PATH_IMAGE005
分别表示下行I/Q信号数量、上行I/Q信号 数量，且满足
Figure 86721DEST_PATH_IMAGE006
，记I/Q信号的比特位宽为
Figure 806284DEST_PATH_IMAGE007
。
3.根据权利要求2所述的基于施密特正交化的射频系统PIM监测和消除方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
步骤2.1：根据下行I/Q信号
Figure 739605DEST_PATH_IMAGE001
，推算下行通道功率补偿因子；
步骤2.2：对下行滤波系数进行功率补偿；
步骤2.3：模拟下行I/Q信号
Figure 877326DEST_PATH_IMAGE001
通过数字滤波器；
步骤2.4：构造IMD3和IMD5信号的干扰模型；
步骤2.5：模拟NCO频谱搬移；
步骤2.6：模拟IMD3和IMD5信号通过Rx通道滤波器、降采样、带内滤波处理；
步骤2.7：利用施密特正交化构造IMD3和IMD5信号的标准正交基。
4.根据权利要求1所述的基于施密特正交化的射频系统PIM监测和消除方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：
步骤3.1：对IMD3和IMD5信号做卷积预处理；
步骤3.2：估计IMD3和IMD5信号相对于Rx信号的时延差，包括整数、小数时延估计。
5.根据权利要求3所述的基于施密特正交化的射频系统PIM监测和消除方法，其特征在于，所述步骤2.1具体为：
约定I/Q信号采用定点化表示，格式为
Figure 339531DEST_PATH_IMAGE008
，其中
Figure 562702DEST_PATH_IMAGE009
为I/Q信号整数位宽，
Figure 17823DEST_PATH_IMAGE010
为I/Q信号 小数位宽，I/Q信号的位宽满足如下关系：
Figure 10050DEST_PATH_IMAGE011
；
根据下行I/Q信号
Figure 908736DEST_PATH_IMAGE001
，计算下行数字功率
Figure 619203DEST_PATH_IMAGE012
，计算方法如下所示：
Figure 878015DEST_PATH_IMAGE013
计算下行通道功率预补偿因子
Figure 990327DEST_PATH_IMAGE014
，公式如下：
Figure 794335DEST_PATH_IMAGE015
其中，
Figure 992098DEST_PATH_IMAGE016
为CPRI满功率定标值，其取值依赖于FPGA的具体定标规则，所述取 值包括
Figure 789022DEST_PATH_IMAGE017
或
Figure 755841DEST_PATH_IMAGE018
。
6.根据权利要求5所述的基于施密特正交化的射频系统PIM监测和消除方法，其特征在于，所述步骤2.2具体为：
使用上述步骤2.1得到的功率补偿因子，补偿下行滤波系数
Figure 996329DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 415809DEST_PATH_IMAGE020
为滤波器阶数， 补偿后的滤波系数记为
Figure 16424DEST_PATH_IMAGE021
，公式如下
Figure 103328DEST_PATH_IMAGE022
。
7.根据权利要求3所述的基于施密特正交化的射频系统PIM监测和消除方法，其特征在于，所述步骤2.3具体为：
模拟下行I/Q信号
Figure 514718DEST_PATH_IMAGE001
通过数字滤波器，公式如下：
Figure 421494DEST_PATH_IMAGE023
其中，
Figure 310953DEST_PATH_IMAGE024
为卷积函数，根据卷积性质，滤波之后的信号长度
Figure 501632DEST_PATH_IMAGE025
为：
Figure 83923DEST_PATH_IMAGE026
。
8.根据权利要求3所述的基于施密特正交化的射频系统PIM监测和消除方法，其特征在于，所述步骤2.4具体为：
根据IMD3和IMD5的定义
Figure 743574DEST_PATH_IMAGE027
Figure 171144DEST_PATH_IMAGE028
其中
Figure 216330DEST_PATH_IMAGE029
、
Figure 969522DEST_PATH_IMAGE030
、
Figure 850890DEST_PATH_IMAGE031
、
Figure 347731DEST_PATH_IMAGE032
、
Figure 241563DEST_PATH_IMAGE033
为载波中心频点，对下行通道产生的IMD3和IMD5干扰信号进行数学 模型，公式如下：
Figure 900078DEST_PATH_IMAGE034
其中，
Figure 268742DEST_PATH_IMAGE035
为IMD3干扰信号的数学模型，
Figure 569273DEST_PATH_IMAGE036
为IMD5干扰信号的数学模型，
Figure 339783DEST_PATH_IMAGE037
表 示欧几里得度量（Euclidean Metric），定义如下：
Figure 418467DEST_PATH_IMAGE038
。
9.根据权利要求7所述的基于施密特正交化的射频系统PIM监测和消除方法，其特征在于，所述步骤2.5具体为：
记下行载波中心频点为
Figure 274427DEST_PATH_IMAGE039
，上行载波中心频点为
Figure 113070DEST_PATH_IMAGE040
，则频率偏差
Figure 472507DEST_PATH_IMAGE041
为：
Figure 253250DEST_PATH_IMAGE042
根据傅里叶变换的频移特性，对下行时域信号
Figure 330928DEST_PATH_IMAGE043
和
Figure 973262DEST_PATH_IMAGE044
信号做频偏搬移，搬移到 上行中心频率位置，搬移后的信号
Figure 452785DEST_PATH_IMAGE045
、
Figure 138850DEST_PATH_IMAGE046
如下：
Figure 703823DEST_PATH_IMAGE047
Figure 884269DEST_PATH_IMAGE048
根据欧拉（Euler）公式，可以推算出：
Figure 218298DEST_PATH_IMAGE049
Figure 75265DEST_PATH_IMAGE050
其中，
Figure 127534DEST_PATH_IMAGE051
为复数虚部单位,
Figure 846092DEST_PATH_IMAGE052
为Tx采样周期，采样周期和采样率满足下述关系：
Figure 300207DEST_PATH_IMAGE053
为了提高运算效率，三角函数
Figure 328075DEST_PATH_IMAGE054
和
Figure 867640DEST_PATH_IMAGE055
采用查找表法计算。
10.根据权利要求3所述的基于施密特正交化的射频系统PIM监测和消除方法，其特征在于，所述步骤2.6具体为：
模拟IMD3和IMD5干扰信号通过Rx通道滤波器，假设Rx通道滤波系数为
Figure 389889DEST_PATH_IMAGE056
，滤波阶 数为
Figure 698510DEST_PATH_IMAGE057
，则经过Rx通道后的IMD3和IMD5信号为：
Figure 897279DEST_PATH_IMAGE058
Figure 658562DEST_PATH_IMAGE059
根据卷积性质，经过Rx滤波之后的信号长度
Figure 250080DEST_PATH_IMAGE060
为：
Figure 147629DEST_PATH_IMAGE061
然后，对
Figure 533611DEST_PATH_IMAGE062
和
Figure 297036DEST_PATH_IMAGE063
进行二分之一抽取，降采样到上行通道采样率
Figure 161087DEST_PATH_IMAGE064
， 经过降采样之后，IMD3和IMD5信号的采样率和Rx通道保持一致，信号数量降为
Figure 178722DEST_PATH_IMAGE065
，
Figure 735605DEST_PATH_IMAGE066
Figure 726607DEST_PATH_IMAGE067
对
Figure 394349DEST_PATH_IMAGE068
和
Figure 532069DEST_PATH_IMAGE069
进行傅立叶变换转到频域，频域信号分别记为
Figure 259853DEST_PATH_IMAGE070
和
Figure 732292DEST_PATH_IMAGE071
，公式如 下所示：
Figure 938145DEST_PATH_IMAGE072
Figure 930372DEST_PATH_IMAGE073
根据上行载波频点和带宽，对上述频域信号
Figure 829058DEST_PATH_IMAGE070
和
Figure 539525DEST_PATH_IMAGE071
做带内滤波，仅保留Rx带宽 之内的I/Q信号：
Figure 798337DEST_PATH_IMAGE074
Figure 910649DEST_PATH_IMAGE075
其中
Figure 714657DEST_PATH_IMAGE076
为Rx载波频点，
Figure 912421DEST_PATH_IMAGE077
为Rx载波带宽：
经过上述Rx带内滤波后，IMD3、IMD5的信号数量与上行信号数量一致，都为
Figure 709344DEST_PATH_IMAGE078
，并记
Figure 676163DEST_PATH_IMAGE079
对应的时域信号为
Figure 651072DEST_PATH_IMAGE080
、
Figure 601711DEST_PATH_IMAGE081
对应的时域信号为
Figure 202325DEST_PATH_IMAGE082
，
Figure 23651DEST_PATH_IMAGE083
为逆傅立叶变换：
Figure 435041DEST_PATH_IMAGE084
Figure 341817DEST_PATH_IMAGE085
。
11.根据权利要求3所述的基于施密特正交化的射频系统PIM监测和消除方法，其特征在于，所述步骤2.7具体为：
施密特正交化构造IMD3和IMD5标准正交基，为后续联合时延估计和乔勒斯基矩阵分解提供唯一可解的充分条件，施密特正交化公式如下：
Figure 496855DEST_PATH_IMAGE086
Figure 687533DEST_PATH_IMAGE087
Figure 4245DEST_PATH_IMAGE088
其中，
Figure 398317DEST_PATH_IMAGE089
代表
Figure 91467DEST_PATH_IMAGE090
的范数，
Figure 136652DEST_PATH_IMAGE091
代表矩阵的共轭转置，
Figure 155424DEST_PATH_IMAGE092
和
Figure 36792DEST_PATH_IMAGE093
为施密特正交化后 得到的标准正交基。
12.根据权利要求4所述的基于施密特正交化的射频系统PIM监测和消除方法，其特征在于，所述步骤3.1具体为：
对上行
Figure 268053DEST_PATH_IMAGE094
信号做傅立叶变换到频域，并做
Figure 167745DEST_PATH_IMAGE095
处理，
Figure 91839DEST_PATH_IMAGE095
的目的是将零频 信号搬移到频谱中心位置，为后续的卷积操作提供输入：
Figure 460503DEST_PATH_IMAGE096
根据卷积定理，
Figure 495455DEST_PATH_IMAGE097
对Rx信号和PIM干扰信号做卷积操作，可以得到
Figure 79732DEST_PATH_IMAGE098
与
Figure 174727DEST_PATH_IMAGE099
的卷积
Figure 30687DEST_PATH_IMAGE100
，
Figure 603751DEST_PATH_IMAGE101
与
Figure 478035DEST_PATH_IMAGE102
的卷积
Figure 9510DEST_PATH_IMAGE103
；
Figure 87188DEST_PATH_IMAGE104
Figure 729522DEST_PATH_IMAGE105
其中，
Figure 209045DEST_PATH_IMAGE106
为复共轭函数；
然后，对
Figure 895110DEST_PATH_IMAGE107
和
Figure 460083DEST_PATH_IMAGE108
进行
Figure 374950DEST_PATH_IMAGE109
操作，目的是将零频信号搬回频谱起始位置；
Figure 974558DEST_PATH_IMAGE110
Figure 831525DEST_PATH_IMAGE111
为了提高时延估计的精度，对
Figure 883794DEST_PATH_IMAGE112
和
Figure 602352DEST_PATH_IMAGE113
进行8倍过采样，即在信号序列的
Figure 56467DEST_PATH_IMAGE114
位置，插 入
Figure 84334DEST_PATH_IMAGE115
个复数零：
Figure 623900DEST_PATH_IMAGE116
，得到过采样之后的信号序列记为
Figure 146148DEST_PATH_IMAGE117
和
Figure 720349DEST_PATH_IMAGE118
，序列长度为
Figure 919118DEST_PATH_IMAGE119
，如下所示：
Figure 680401DEST_PATH_IMAGE120
Figure 6340DEST_PATH_IMAGE121
。
13.根据权利要求4所述的基于施密特正交化的射频系统PIM监测和消除方法，其特征在于，所述步骤3.2具体为：
首先，在时域空间构造IMD3和IMD5联合时延估计的数学模型，公式如下：
Figure 169468DEST_PATH_IMAGE122
经过上式进行取模后，
Figure 539138DEST_PATH_IMAGE123
转为实数序列，根据互相关原理，找出
Figure 53296DEST_PATH_IMAGE124
序 列中峰值所在下标位置，即为时延对齐点：
Figure 917347DEST_PATH_IMAGE125
其中，
Figure 934982DEST_PATH_IMAGE126
为最大值函数，
Figure 741133DEST_PATH_IMAGE127
为下标查找函数，
Figure 477007DEST_PATH_IMAGE128
为峰值下标，对
Figure 879170DEST_PATH_IMAGE129
做如下约束：
Figure 282469DEST_PATH_IMAGE130
然后，根据上述约束时延下标
Figure 10254DEST_PATH_IMAGE131
，可以求出整数时延和小数时延下标，整数时 延下标如下：
Figure 222973DEST_PATH_IMAGE132
小数时延下标如下：
Figure 694405DEST_PATH_IMAGE133
。
14.根据权利要求13所述的基于施密特正交化的射频系统PIM监测和消除方法，其特征在于，所述步骤4具体为：
使用步骤3得到的整数时延下标、小数时延下标，进行上行I/Q信号和下行信号对齐，对 于整数时延部分，需要把上行I/Q信号
Figure 686632DEST_PATH_IMAGE134
的
Figure 319739DEST_PATH_IMAGE135
个首部I/Q信号丢弃，并在
Figure 545053DEST_PATH_IMAGE134
尾 部补
Figure 554597DEST_PATH_IMAGE135
个零复数信号
Figure 401330DEST_PATH_IMAGE136
，记整数时延对齐后的上行I/Q信号为
Figure 470917DEST_PATH_IMAGE137
，
Figure 652369DEST_PATH_IMAGE138
对于小数时延部分，将
Figure 731183DEST_PATH_IMAGE139
变换到单位圆上处理，实现小数部分的I/Q对齐；
Figure 432423DEST_PATH_IMAGE140
Figure 407332DEST_PATH_IMAGE141
Figure 357971DEST_PATH_IMAGE142
即为精确时延对齐后的上行I/Q信号。
15.根据权利要求1所述的基于施密特正交化的射频系统PIM监测和消除方法，其特征在于，所述步骤5具体为：
PIM消除系数估计：构造如下方程组，并用乔勒斯基分解法求解IMD3、IMD5信号与上行
Figure 958585DEST_PATH_IMAGE143
信号的相关系数
Figure 779911DEST_PATH_IMAGE144
和
Figure 191301DEST_PATH_IMAGE145
；
Figure 98077DEST_PATH_IMAGE146
得到相关系数后，构造数字滤波系数查找表，FPGA实现PIM消除
Figure 502382DEST_PATH_IMAGE147
。
16.根据权利要求9所述的基于施密特正交化的射频系统PIM监测和消除方法，其特征在于，所述步骤6具体为：
PIM消除监测数据预处理：首先，对于步骤2.3中的下行信号
Figure 178214DEST_PATH_IMAGE148
按照步骤2.5的公式进 行频谱搬移：
Figure 760505DEST_PATH_IMAGE149
然后按照步骤2.6公式对下行信号
Figure 154577DEST_PATH_IMAGE150
进行二分之一抽取降采样得到
Figure 96994DEST_PATH_IMAGE151
，
Figure 158491DEST_PATH_IMAGE152
将
Figure 911684DEST_PATH_IMAGE153
进行Rx带内滤波，如下：
Figure 527473DEST_PATH_IMAGE154
Figure 24313DEST_PATH_IMAGE155
以
Figure 924005DEST_PATH_IMAGE156
相仿的处理步骤，对上行
Figure 113678DEST_PATH_IMAGE157
信号进行时延对齐，得到时延对齐后的信号
Figure 482342DEST_PATH_IMAGE158
；
PIM消除监测和告警：对于上述下行时域信号
Figure 517294DEST_PATH_IMAGE159
，分别和上行消除PIM前的I/Q信号
Figure 271493DEST_PATH_IMAGE160
、上行消除PIM后的I/Q信号
Figure 366488DEST_PATH_IMAGE161
做互相关，得到PIM消除前的功率
Figure 956869DEST_PATH_IMAGE162
，PIM消除后的功率
Figure 795512DEST_PATH_IMAGE163
：
Figure 663937DEST_PATH_IMAGE164
Figure 929833DEST_PATH_IMAGE165
则PIM消除的增益
Figure 273089DEST_PATH_IMAGE166
如下所示：
Figure 649844DEST_PATH_IMAGE167
当
Figure 129367DEST_PATH_IMAGE166
超过PIM告警阈值，RRU通过管理面M-Plane消息上报告警,再由BBU触 发相应的通知或响应措施；其中，PIM告警阈值的具体取值，取决于不同应用场景的射频指 标规范。
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SE01 Entry into force of request for substantive examination
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GR01 Patent grant
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