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考虑同时同频全双工无线收发信机的射频域自干扰抵消技术,现有研究多集中于利用手动方式调整自干扰估计信号的参数。针对这一问题,该文提出一种射频域的自适应干扰抵消算法。以正交、同相参考支路构成的自干扰估计结构为基础,利用梯度下降法搜索支路的最优权矢量,估计出自干扰信号,实现了射频域的自适应干扰抵消,并且给出了该算法的收敛性分析。分析与仿真表明,当迭代步长越大或统计时间越短时,算法的收敛速度越小。在100倍符号周期的统计时间,0.3的归一化步长,80 dB干信比以及0 dB信噪比的仿真条件下,该文提出的射频域自适应干扰抵消算法可以实现约100 dB的自干扰抑制。 相似文献
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针对同时同频全双工无线通信系统,考虑远端到近端的无线信道为多径瑞利衰落信道,近端发射天线到接收天线的自干扰信道为加性白高斯噪声信道,分析了同时同频全双工传输场景中,自干扰射频抵消幅度及载波相位误差对OFDM误码率的影响。结果表明,在相同信干比和信噪比条件下,幅度和载波相位估计误差的绝对值越小,误码率越低;针对载波频率2.3 GHz, OFDM子载波个数4096,子载波间隔15 kHz的同时同频全双工传输方式,在信干比为-70 dB,误码率为10-2时,若期望信噪比损失小于0.8 dB,则需要射频干扰抵消的载波相位估计误差的绝对值小于610-6,幅度估计相对误差的绝对值小于310-5;若期望获得40 dB的射频自干扰抑制效果,则射频干扰抵消的载波相位估计误差的绝对值小于0.5,幅度估计相对误差绝对值小于1%。 相似文献
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同时同频全双工通信的射频域自干扰抑制量增加,导致数字域自干扰信号的信噪比下降,使得数字域自干扰抑制量减少。针对这一现实问题,该文分析了数字域自干扰抑制能力与射频域自干扰抑制量之间的量化关系,在典型数字域估计算法下,给出了具体关系的闭合解。分析与仿真结果表明,全双工通信在执行射频域联合数字域自干扰抑制时,射频域自干扰抑制的增大量总是大于数字域自干扰抑制能力的减小量,当射频域自干扰抑制较小时,数字域自干扰抑制将更有效;过大的射频域自干扰抑制量将造成数字域自干扰抑制性能的损失。 相似文献
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针对同时同频全双工无线通信系统,当基站采用多根发射天线和多根接收天线进行自干扰抵消时,现有技术多集中于自干扰迫零,缺少对发射机射频噪声抑制的研究.本文在考虑射频噪声抑制的基础上,提出一种收发波束联合成形算法,算法首先以信干噪比最大化为原则,优化接收机天线波束成形向量,给出了算法求解表达式;其次以自干扰最小化为原则,优化发射机天线波束成形向量,给出了算法步骤.仿真结果表明,本文算法在发射机信噪比为30.0dB和60.0dB时,3发3收基站的自干扰抵消值分别为65.5dB和89.8dB,与SVD迫零技术相比,分别有25.5dB和19.8dB的性能改善. 相似文献
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同时同频全双工(CCFD)多载波信号时间异步场景下,有用信号(SoI)与自干扰信号(SI)多径最大时差超出循环前缀长度(CP),有用信号与自干扰信号子载波不正交,造成频域自干扰抑制性能严重下降。针对上述问题,该文提出一种时间异步数字域分段卷积的自干扰抑制方法,建立了自干扰分段、频域重建、叠加抵消的自干扰抑制过程,提升了时间异步场景下自干扰抑制性能。理论和仿真结果表明,在异步场景下,采用分段卷积的自干扰抑制方法可以直接在频域重建自干扰,达到与同步场景相当的干扰抑制性能。 相似文献
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同时同频全双工系统中,考虑直射路径自干扰信号抵消,通常采用发射机天线预调零技术,但是该方法不仅会降低远端接收机的信号功率,还会形成零陷区域。产生此问题的主要原因是没有考虑本地接收机天线工作在发射机天线的近场区域,而采用平面波模型进行设计。因此该文采用具有更高自由度的球面波模型,在保证发射机预调零的情况下,以零陷区容量最大化为原则,优化本地接收机天线位置,给出了最优位置的求解方法。仿真结果表明,在保证预调零的情况下,能够减小零陷区域功率衰减值;当发射机天线间隔为半个波长时,与平面波优化方式相比,零陷区系统容量随着信道相关性增加而有一定增加。 相似文献
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同时同频全双工本地发射信号会对本地接收信号产生强自干扰,为了使信号能够通过射频接收通道及模数转换器件,需要在射频前端进行自干扰抑制。在自干扰为直射路径的条件下,该文采用直接射频耦合法,对长期演进(LTE)同时同频全双工自干扰抑制进行实验测试;分析推导了自干扰功率、带宽及线缆、幅度、相位调整误差对射频自干扰抑制能力的影响;得到了射频自干扰抑制能力的闭合表达式。分析表明对于20 MHz带宽,-10 dBm接收功率的LTE射频自干扰信号,理论上能抑制54 dB的射频自干扰,而实验测试结果表明能抑制51.2 dB。 相似文献
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为了解决转发式干扰机收发同时系统中的自干扰难以对消问题,该文设计一种基于深度神经网络(DNN)的自干扰对消算法。在自干扰信号与目标信号强相关且混叠的情况下该算法可以有效地消除自干扰信号。在此基础上,该文利用分段侦收的信号快速生成干扰的方法,验证了该算法在收发同时系统中自干扰信号对消的可行性,实现了基于本脉冲的雷达干扰信号构建,对敌方雷达快速做出反应,在电子对抗中占据有利地位。该文利用典型的线性调频(LFM)和二进制相移键控(BPSK)雷达信号生成数据集训练深度神经网络,用测试集去测试网络输出的模型。实验结果表明:在收发同时系统中目标信号与自干扰信号混叠的情况下,基于DNN的自干扰对消算法可以有效消除自干扰信号,在信干比–8 dB的情况下,对消比可达到26 dB以上。 相似文献
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同频全双工由于在同时工作的收发通道上使用相同的频率资源,因此本地接收机需要进行自干扰消除。数字域干扰消除方法在模数转换器(ADC)器件采样后进行,ADC位数、干信比、量化判决准则直接影响干扰消除效果和系统误码性能。该文分析了ADC位数、干信比、QAM调制误码性能三者的内在关系;推导了误码率的闭合表达式;仿真验证了数学推导的正确性和有效性。仿真结果表明,随着干信比的减小和ADC位数的增加,误码率性能呈宏观改善趋势,但从特定的微观片段来看,会出现性能波动,甚至会接近无量化误差的误码率性能。 相似文献