CN116436543B - 一种基于fdd系统中多失真源的无源交调校正方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于FDD系统中多失真源的无源交调校正方法，包括：获取两个载波上的发送信号；在PIM算法模型中加入记忆模型参数，并利用LMS估计算法对参数进行收敛；结合收敛后的记忆模型参数将两个发送信号输入到PIM算法模型中得到落在接收频带上的PIM失真信号；利用PIM失真信号完成多失真源的接收信号校正；其中，记忆模型参数长度大于PIM信号模型的记忆深度和PIM源之间的最大相对时延的总和。本发明在PIM信号模型中添加记忆模型参数，基于该模型能够实现多PIM源的同时校正，并且算法收敛速度快，资源消耗小。
Description
技术领域
本发明涉及无源交调校正领域，特别涉及一种基于FDD系统中多失真源的无源交调校正方法。
背景技术
LTE基于单载波传输信号，其信号带宽受限，难以满足用户日益增加的需求。为了满足用户对通信系统的吞吐量和数据容量的需求，LTE-A引入了载波聚合技术（CarrierAggregation，CA），并成为NR的关键技术之一，其主要思想是将数据分到多个载波上，信号等效带宽大大增大，提高吞吐量。而在发射机中包含一些无源器件，如双工器、合路器等，基于其非线性特性，会引入无源交调（Passive Intermodulation，PIM）。在某些场景下，PIM失真会经过接收天线接收，落在接收频带内，对接收信号产生干扰，影响接收性能，所以要对其进行校正。
接收信号中的PIM失真信号可能来自多个PIM源，这些PIM源之间存在一定的相对时延，所以在接收信号中多个PIM失真信号以一定的时延进行叠加。通常的做法是依次对不同源进行校正，具体为先估计落在接收频带内，来自第一个PIM源的失真信号相对于发送信号的时延，并且补偿该时延，然后对第一个PIM源进行PIM估计与补偿，完成第一个PIM源校正之后，重复以上步骤依次校正其他的PIM源。在PIM源较多的场景下，这种方案较为复杂，参数估计的收敛时间较长，在收敛过程中的接收性能较差。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，提供了一种基于FDD系统中多失真源的无源交调校正方法，可以通过单一的信号模型完成多PIM源的校正。
本发明采用的技术方案如下：一种基于FDD系统中多失真源的无源交调校正方法，包括：
获取两个载波上的发送信号；
在PIM算法模型中加入记忆模型参数，并利用LMS估计算法对参数进行收敛；
结合收敛后的记忆模型参数将两个发送信号输入到PIM算法模型中得到落在接收频带上的PIM失真信号；
利用PIM失真信号完成多失真源的接收信号校正；
其中，记忆模型参数长度大于PIM信号模型的记忆深度和PIM源之间的最大相对时延的总和。
作为一种优选方案，发送信号在输入到PIM算法模型中后，先对发送信号进行延时处理，再分别在±t个采样周期进行互相关运算，利用互相关函数最大值得到整数时延，在完成整数时延补偿后采用Lagrange插值完成小数时延的估计和补偿。
作为一种优选方案，对发送信号进行T个采样周期的延时处理，T为预先测量的环路固定时延。
作为一种优选方案，所述互相关运算方法为：
其中表示信号长度，/>为发送信号，/>为包含PIM失真的接收信号，/>为的共轭信号。
作为一种优选方案，Lagrange插值运算方法为：
其中，表示插值之前的信号，/>表示插值之后的信号，/>表示对应的小数时延，/>表示Lagrange插值阶数。
作为一种优选方案，PIM失真信号的获取方法为：
基于两个载波上的发送信号获取信号基函数；
利用基函数与PIM信号模型计算接收频带上的等效基带信号；
结合等效基带信号的计算与收敛记忆模型参数计算得到最终落在接收频带上的PIM失真信号。
作为一种优选方案，等效基带信号计算方法为：
其中，表示非线性模型系数，/>为/>的Herminte变换，/>为信号基函数。
作为一种优选方案，所述PIM失真信号的计算方法为：
其中，为估计的PIM失真信号，/>为记忆模型参数，/>为/>的Herminte变换，，/>和/>分别为前向和后向记忆模型接口。
作为一种优选方案，非线性模型系数和记忆模型参数均采用LMS估计算法迭代收敛，具体方法为：
其中，，/>和/>分别为/>和/>的迭代步进，通过不断迭代更新得到/>和/>的收敛值；/>表示误差函数，/>为原始接收信号，为估计的PIM失真信号，/>为/>的共轭，/>为/>的共轭。
作为一种优选方案，在进行接收信号校正时，需要对接收信号进行处理滞后时间补偿，在补偿后的接收信号中减去估计的PIM失真信号，得到PIM校正后的接收信号。
与现有技术相比，采用上述技术方案的有益效果为：本发明在PIM信号模型中添加记忆模型参数，基于该模型能够实现多PIM源的同时校正，并且算法收敛速度快，资源消耗小。
附图说明
图1为本发明提出的无源交调校正方法示意图。
图2为本发明一实施例中两个PIM源校正方法示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的模块或具有相同或类似功能的模块。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。相反，本申请的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
由于发射链路中存在多个无源器件，则可能在接收频带出现多个不同的PIM失真信号，这些PIM失真信号之间存在一定的时延。通常的做法是进行时延估计，估计得到接收信号中PIM失真信号与对应发射信号之间的相对时延，利用得到的第一个PIM源的时延对发送信号进行时延补偿，然后用接收信号和经过时延补偿之后的发送信号进行PIM参数估计，然后用估计所得参数来校正第一个PIM源。再重复该步骤依次估计后续PIM源的时延，依次校正多个PIM源。在该方法中，多次的时延估计大大提高的运算量，同时多个PIM源分开处理也导致运算量提高，增大算法复杂度，算法的收敛速度大大降低。
针对现有方法存在的问题，本发明实施例提出在完成依次时延补偿后，利用PIM信号模型的记忆特性来对不同PIM源之间的相对时延进行建模，实现一个信号模型同时校正多个PIM源，具体方案如下：
如图1所示，一种基于FDD系统中多失真源的无源交调校正方法，包括：
获取两个载波上的发送信号；
在PIM算法模型中加入记忆模型参数，并利用LMS估计算法对参数进行收敛；
结合收敛后的记忆模型参数将两个发送信号输入到PIM算法模型中得到落在接收频带上的PIM失真信号；
利用PIM失真信号完成多失真源的接收信号校正；
其中，记忆模型参数长度大于PIM信号模型的记忆深度和PIM源之间的最大相对时延的总和。
在本实施例中，发送信号在输入到PIM算法模型中后，先对发送信号进行延时处理，再分别在±t（t为时延变化的最大值）个采样周期进行互相关运算，利用互相关函数最大值得到整数时延；由于系统会随着温度和其他环境因素的改变，因此时延可能也会发生较小的变化，此处在时延变化的最大值t内进行互相关运算。
其中，互相关运算方法为：
（1）
其中，表示信号长度，/>为发送信号，/>为包含PIM失真的接收信号，/>为的共轭信号，/>为信号的变量，就相当于/>里面的/>一样，/>为互相关函数的变量。
在完成整数时延补偿后需要完成小时时延的补偿，本实施例中采用Lagrange插值完成小数时延的估计和补偿。具体的：
（2）
其中，表示插值之前的信号，/>表示插值之后的信号，/>表示对应的小数时延，/>表示Lagrange插值阶数，阶数越高，插值精度越高。但插值精度越高，资源消耗越大，按照实际需求来选择合适的插值阶数。
在完成时延估计和补偿后，需要利用PIM信号模型完成PIM失真信号的估计。首先，基于两个载波上的发送信号获取信号基函数；再利用基函数与PIM信号模型计算接收频带上的等效基带信号；最后结合等效基带信号的计算与收敛记忆模型参数计算得到最终落在接收频带上的PIM失真信号。具体的：
获取两个发送信号的信号基函数：
（3）
其中和/>分别为两个载波上的发送信号。利用信号基函数确定落在接收频带上的等效寄到信号：
（4）
其中，表示非线性模型系数，/>为/>的Herminte变换，/>为公式（3）中所示的信号基函数。此时在PIM信号模型加入记忆模型参数，即可得到最终接收频带上的PIM失真信号，并且失真信号可以用于校正多个PIM源。
（5）
其中，为估计的PIM失真信号，/>为记忆模型参数，/>为/>的Herminte变换，，/>和/>分别为前向和后向记忆模型接口。
在该模型中，记忆模型参数与非线性模模型系数/>需要利用LMS估计算法进行迭代收敛，具体方法如下：
（6）
（7）
其中，，/>和/>分别为/>和/>的迭代步进，通过不断迭代更新得到/>和/>的收敛值；/>表示误差函数，/>为原始接收信号，为估计的PIM失真信号，/>为/>的共轭，/>为/>的共轭。本实施例中，LMS估计算法迭代收敛的目的是将/>降到最低，以达到最佳的拟合效果。
最后利用收敛值与两个载波上的发送信号带入公式（3）（4）（5），即可得到落在接收频带上的PIM失真信号。
在得到PIM失真信号后，由于进行PIM失真信号估计时引入了处理滞后时间，因此需要对接收信号进行处理滞后时间补偿，在补偿后的接收信号减去所估计的PIM失真信号，得到最终完成PIM校正之后的接收信号。
需要说明的是，利用通过本发明提出的校正方法，只要记忆模型参数的长度大于PIM信号模型的记忆深度和PIM源之间的相对时延的总和，就可以用所建立的一个PIM校正模型来校正来自不同PIM源的非线性失真信号。其中，PIM信号模型的记忆深度通过输入一发送信号测试即可得到；PIM源之间的相对时延获取方法为：利用发送信号和含多PIM源失真的接收信号做一次相关运算，相邻峰的时延即为PIM源之间相对时延。
如图2所示给出了两个PIM源的情况作为参考，多PIM源的原理与两PIM源相同，只需选取的长度大于信号模型记忆深度和PIM源之间的最大相对时延的总和即可。对比现有方案，本发明提出的方法运算量大大降低，资源消耗减少，算法收敛更快。
实施例1
本实施例提出了一种基于FDD系统中多失真源的无源交调校正方法，包括：
获取两个载波上的发送信号；
在PIM算法模型中加入记忆模型参数，并利用LMS估计算法对参数进行收敛；
结合收敛后的记忆模型参数将两个发送信号输入到PIM算法模型中得到落在接收频带上的PIM失真信号；
利用PIM失真信号完成多失真源的接收信号校正；
其中，记忆模型参数长度大于PIM信号模型的记忆深度和PIM源之间的最大相对时延的总和。
实施例2
在实施例1的基础上，本实施例中，发送信号在输入到PIM算法模型中后，先对发送信号进行延时处理，再分别在±t个采样周期进行互相关运算，利用互相关函数最大值得到整数时延，在完成整数时延补偿后采用Lagrange插值完成小数时延的估计和补偿。
实施例3
在实施例2的基础上，本实施例中，对发送信号进行T个采样周期的延时处理，T为预先测量的环路固定时延。
实施例4
在实施例2的基础上，本实施例中，所述互相关运算方法为：
其中表示信号长度，/>为发送信号，/>为包含PIM失真的接收信号，/>为的共轭信号。
实施例5
在实施例2的基础上，本实施例中，Lagrange插值运算方法为：
其中，表示插值之前的信号，/>表示插值之后的信号，/>表示对应的小数时延，/>表示Lagrange插值阶数。
实施例6
在实施例1的基础上，本实施例中，PIM失真信号的获取方法为：
基于两个载波上的发送信号获取信号基函数；
利用基函数与PIM信号模型计算接收频带上的等效基带信号；
结合等效基带信号的计算与收敛记忆模型参数计算得到最终落在接收频带上的PIM失真信号。
实施例7
在实施例6的基础上，本实施例中，等效基带信号计算方法为：
其中，表示非线性模型系数，/>为信号基函数。
实施例8
在实施例7的基础上，本实施例中，所述PIM失真信号的计算方法为：
其中，为估计的PIM失真信号，/>为记忆模型参数，/>为/>的Herminte变换，，/>和/>分别为前向和后向记忆模型接口。
实施例9
在实施例8的基础上，本实施例中，非线性模型系数和记忆模型参数均采用LMS估计算法迭代收敛，具体方法为：
其中，，/>和/>分别为/>和/>的迭代步进，通过不断迭代更新得到/>和/>的收敛值；/>表示误差函数，/>为原始接收信号，为估计的PIM失真信号。
实施例10
在实施例1的基础上，本实施例中，在进行接收信号校正时，需要对接收信号进行处理滞后时间补偿，在补偿后的接收信号中减去估计的PIM失真信号，得到PIM校正后的接收信号。
通过上述实施例1~实施例10，可较好的实现本发明。
需要说明的是，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接连接，也可以通过中间媒介间接连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义；实施例中的附图用以对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (5)
1.一种基于FDD系统中多失真源的无源交调校正方法，其特征在于，包括：
获取两个载波上的发送信号；
在PIM算法模型中加入记忆模型参数，并利用LMS估计算法对参数进行收敛；
结合收敛后的记忆模型参数将两个发送信号输入到PIM算法模型中得到落在接收频带上的PIM失真信号；
利用PIM失真信号完成多失真源的接收信号校正；
其中，记忆模型参数长度大于PIM信号模型的记忆深度和PIM源之间的最大相对时延的总和；
所述PIM失真信号的获取方法为：
基于两个载波上的发送信号获取信号基函数；
利用基函数与PIM信号模型计算接收频带上的等效基带信号；
结合等效基带信号的计算与收敛记忆模型参数计算得到最终落在接收频带上的PIM失真信号；
所述等效基带信号计算方法为：
其中，表示非线性模型系数，/>为/>的Herminte变换，/>为信号基函数；
所述PIM失真信号的计算方法为：
其中，为估计的PIM失真信号，/>为记忆模型参数，/>为/>的Herminte变换，，/>和/>分别为前向和后向记忆模型接口；
非线性模型系数和记忆模型参数均采用LMS估计算法迭代收敛，具体方法为：
其中，，/>和/>分别为/>和/>的迭代步进，通过不断迭代更新得到/>和/>的收敛值；/>表示误差函数，/>为原始接收信号，/>为估计的PIM失真信号，/>为/>的共轭，/>为/>的共轭。
2.根据权利要求1所述的基于FDD系统中多失真源的无源交调校正方法，其特征在于，发送信号在输入到PIM算法模型中后，先对发送信号进行延时处理，再分别在±t个采样周期进行互相关运算，利用互相关函数最大值得到整数时延，在完成整数时延补偿后采用Lagrange插值完成小数时延的估计和补偿；其中，t为时延变化的最大值。
3.根据权利要求2所述的基于FDD系统中多失真源的无源交调校正方法，其特征在于，对发送信号进行T个采样周期的延时处理，T为预先测量的环路固定时延。
4.根据权利要求2或3所述的基于FDD系统中多失真源的无源交调校正方法，其特征在于，所述互相关运算方法为：
其中表示信号长度，/>为发送信号，/>为包含PIM失真的接收信号，/>为/>的共轭信号，/>为信号的变量，/>为互相关函数的变量。
5.根据权利要求1所述的基于FDD系统中多失真源的无源交调校正方法，其特征在于，在进行接收信号校正时，需要对接收信号进行处理滞后时间补偿，在补偿后的接收信号中减去估计的PIM失真信号，得到PIM校正后的接收信号。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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