本發(fā)明屬于無線通信技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種基于仿射預(yù)編碼的干擾抵消和雙向協(xié)作的信道估計技術(shù)。

背景技術(shù)：

雙向中繼協(xié)作網(wǎng)絡(luò)(TWRN)相比單向中繼協(xié)作網(wǎng)絡(luò)(OWRN)減少了必須的傳輸時隙，提高了頻譜利用率，具有很高的潛力與價值。目前的TWRN中，大部分假定在第二時隙接收端能完全消除自身發(fā)送數(shù)據(jù)干擾。但是，這種完美的自干擾抵消是基于完美信道估計的前提下的，實際環(huán)境中由于延遲反饋和信道估計誤差，要得到完美的CSI是非常困難甚至是不可能的。對于TWRN中，通常利用時分或頻分等訓(xùn)練序列獲取信道估計信息，然后利用估計信道信息完成自干擾抵消和對端信息的檢測，信道估計誤差直接影響到干擾抵消效果，進而直接影響到符號檢測和系統(tǒng)性能。受系統(tǒng)(功率、帶寬等)資源開銷約束及統(tǒng)計估計理論，信道估計誤差往往較大。如何完美地消除自干擾項并且在獲取目標(biāo)信道參數(shù)的同時估計單跳信道是雙向中繼網(wǎng)絡(luò)的研究重點。目前，AF模式下針對自干擾消除主要有兩種方式：第一種是依賴自干擾信道(往復(fù)級聯(lián)信道)估計的自干擾消除方案，其主要思想是根據(jù)估計自干擾信道參數(shù)對自干擾項進行計算，從而實現(xiàn)目標(biāo)信號中的自干擾消除。但是上述方案是采用“先估計信道后抵消干擾”的思想，意味著信道估計存在誤差，而在實際的自干擾消除過程中，微小的信道估計誤差會產(chǎn)生相對較大的冗余自干擾項，嚴(yán)重影響了符號檢測的性能。第二種是盲已知干擾消除(BKIC)方案，即在未知信道參數(shù)的情況下，利用已知符號的干擾項來消除其相鄰符號的干擾項?；谛诺绤?shù)對于連續(xù)的符號是恒定不變的事實，采用毗鄰符號組合的方式實現(xiàn)自干擾消除。盲已知干擾消除方案優(yōu)點是避免了在自干擾環(huán)境下進行不精確地自干擾信道估計，信號處理復(fù)雜度低，干擾消除的性能具有相當(dāng)?shù)膬?yōu)勢，其缺點是刻意回避了信道估計精確度差的問題，導(dǎo)致TWRN中未知各鏈路CSI情況下的難以深入研究最佳功率分配、最佳中繼選擇等問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術(shù)的以上缺陷或改進需求，本發(fā)明提供了一種基于仿射預(yù)編碼的干擾抵消和雙向協(xié)作信道估計技術(shù)，針對雙向中繼網(wǎng)絡(luò)中，自干擾誤差導(dǎo)致雙向中繼網(wǎng)絡(luò)性能的下降的問題，將“右乘”仿射預(yù)編碼理論引入雙向中繼網(wǎng)絡(luò)中，對發(fā)送數(shù)據(jù)進行預(yù)編碼，接收端首先利用預(yù)編碼矩陣完成自身信息的消除和對端信息的分離，從而將雙向中繼轉(zhuǎn)化為兩個平行互不干擾的單向中繼網(wǎng)信道，然后對“兩個”單向中繼信道進行估計，從而使得自干擾消除不受信道估計誤差的影響。仿射預(yù)編碼在解決信號分離的同時，結(jié)合少量訓(xùn)練的半盲估計方案有望得到高精度的全部信道信息，在消除自干擾的同時大大降低訓(xùn)練開銷，同時右乘預(yù)編碼方案無需信道先驗信息，可以簡單方便實現(xiàn)最佳功率分配，估計并且大大降低符號檢測的復(fù)雜度。雖然，采用冗余預(yù)編碼會帶來頻譜效率降低，但預(yù)編碼通過將信號能量擴展到整個頻帶，相比傳統(tǒng)的時分復(fù)用方式，可以克服時變信道環(huán)境下的衰落并且提供時間分集增益。

本技術(shù)方案所基于的技術(shù)原理如下：仿射預(yù)編碼方案可以應(yīng)用于“左乘”和“右乘”兩種仿射預(yù)編碼模型，從信號矢量空間角度進行分析，“左乘”預(yù)編碼方案將信息數(shù)據(jù)映射到預(yù)編碼矩陣各列張成的子空間，且與訓(xùn)練矩陣各列張成的子空間相互正交。“左乘”方案中預(yù)編碼矩陣在信道矩陣和數(shù)據(jù)之間，使得仿射預(yù)編碼中預(yù)編碼矩陣的設(shè)計和干擾抵消受到未知信道矩陣制約，經(jīng)信道傳輸后接收信號中雙向的數(shù)據(jù)承載項對應(yīng)子空間依賴于未知信道矩陣。因此，為了實現(xiàn)不依賴于未知信道的正交分離，在CSI未知條件下構(gòu)造一種“右乘”預(yù)編碼。將接收信號映射到與信道矩陣無關(guān)的正交子空間，接收信號中信號子空間與干擾子空間與信道矩陣無關(guān)，可以在未知信道情況下通過矩陣相乘完全消除自干擾信號，同時正交矩陣構(gòu)造非常靈活、簡單，同時干擾抵消和信號處理復(fù)雜度非常低?！坝页恕鳖A(yù)編碼方案中資源分配不受信道約束，可以使得功率分配和優(yōu)化設(shè)計更加靈活。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出了一種基于仿射預(yù)編碼的干擾抵消和雙向協(xié)作的信道估計方法，其特征在于，該方法主要包括如下步驟：

S1、構(gòu)造預(yù)編碼矩陣和解碼分離矩陣；

S2、分別組合信息序列和訓(xùn)練序列構(gòu)造數(shù)據(jù)幀并且進行預(yù)編碼處理；

S3、在第一時隙，發(fā)射數(shù)據(jù)信號，在中繼疊加數(shù)據(jù)后進行放大轉(zhuǎn)發(fā)；

S4、進行解碼分離操作，提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，進行雙向平行信道的信道估計；

S5、從目標(biāo)信號中提取信息數(shù)據(jù)，對其進行符號檢測，輸出檢測序列；其中，所述步驟S1包括以下子步驟：

S11、構(gòu)造幅值為1，長度為G的FZC序列a，對a進行K倍插值，得到長度為P＝KG的序列其中

S12、構(gòu)造矩陣對該矩陣進行IDFT后得到其中函數(shù)circ(x,A)表示對矢量x進行A次的循環(huán)移位構(gòu)成循環(huán)矩陣，F(xiàn)矩陣為傅里葉變換矩陣，序列集中的變換域序列相互正交，其中0≤m，n≤KG-1；

S13、令矩陣其中

因此，為滿秩列正交方陣，O′^HO′＝I_KG，為單位矩陣，令行正交方陣

矩陣集也具有類似于上式的正交特性，因此，

其中，K＝K₁+K₂，K₁對應(yīng)為節(jié)點數(shù)據(jù)的并行數(shù)量，K₂對應(yīng)為節(jié)點數(shù)據(jù)的并行數(shù)量，獲得對應(yīng)的解碼預(yù)處理矩陣為

進一步地，所述步驟S2包括以下子步驟：

S21、在和節(jié)點對源信息符號進行調(diào)制得到信息序列d₁、d₂；

S22、在和節(jié)點分別以時分復(fù)用方式構(gòu)造數(shù)據(jù)幀包含長度為的信息序列d₁、d₂和長度為的訓(xùn)練序列c₁和c₂，中間添加長度為N_ZP的零前綴；

S23、對數(shù)據(jù)幀進行串并轉(zhuǎn)換，分別獲取長度為M的并行數(shù)據(jù)

S24、在和節(jié)點分別對所述步驟S23獲得的并行數(shù)據(jù)進行預(yù)編碼，獲得并發(fā)送。

進一步地，所述步驟S3包括以下子步驟：

S31、在中繼節(jié)點同時接收到來自和節(jié)點的信號，接收信號表示為R＝H₁X₁+G₁X₂+N_R，其中N_R為有效高斯白噪聲，每個元素服從H₁和G₁分別表示首列為和向下循環(huán)移位M-1次后形成的M×M維循環(huán)矩陣，h₁＝[h_1，1,h_1，2...h_1,L]^T表示第1時隙從到中繼的信道參數(shù)，L為信道階數(shù)；g₁＝[g_1,1,g_1,2...g_1,J]^T表示第1時隙從到中繼的信道參數(shù)，J為信道階數(shù)，I表示單位矩陣；

S32、然后對接收數(shù)據(jù)進行放大，放大因子為β，最后對放大后的信號進行轉(zhuǎn)發(fā)。

進一步地，所述步驟S4包括以下子步驟：

S41、在節(jié)點分別接收中繼廣播的數(shù)據(jù)Y，通過對接收數(shù)據(jù)右乘所述解碼矩陣Q₁，Q₂，實現(xiàn)各個節(jié)點的自干擾信號和目標(biāo)信號的解碼分離；

S42、在節(jié)點分別對所述解碼分離后的數(shù)據(jù)進行并串轉(zhuǎn)換，獲得來自對端消除自干擾的串行數(shù)據(jù)以及自身回傳數(shù)據(jù)；

S43、分別提取所述串行數(shù)據(jù)及所述自身回傳數(shù)據(jù)矢量中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，采用基于最小二乘時域信道估計方法獲得估計信號；

S44、對所述步驟S43中的估計信號進行解卷積獲取信道參數(shù)；

S45、提取所述自身回傳數(shù)據(jù)矢量中的信息數(shù)據(jù)，采用基于線性最小均方誤差的時域信道估計方法獲得信道估計。

進一步地，所述步驟S5包括以下子步驟：

S51、提取所述串行數(shù)據(jù)矢量中的信息數(shù)據(jù)，對所述信息數(shù)據(jù)進行基于線性最小均方誤差準(zhǔn)則的時域均衡表示；

S52、對所述均衡后的信息矢量進行解調(diào)，然后進行硬判決，輸出檢測序列。

總體而言，通過本發(fā)明所構(gòu)思的以上技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比，主要具備以下的技術(shù)優(yōu)點：本發(fā)明提出一種基于仿射預(yù)編碼的干擾抵消和雙向協(xié)作信道估計技術(shù)，將仿射預(yù)編碼理論引入雙向中繼網(wǎng)絡(luò)中，將雙向中繼轉(zhuǎn)化為兩個平行互不干擾的單向中繼網(wǎng)信道。本發(fā)明闡述了基于仿射預(yù)編碼的干擾抵消和雙向協(xié)作信道估計技術(shù)，首先，在終端增加預(yù)編碼和解碼分離過程，以頻譜效率降低為代價，實現(xiàn)目標(biāo)信號和自干擾的完美分離；其次，在數(shù)據(jù)幀中增加訓(xùn)練塊，通過半盲估計方案對目標(biāo)信道進行信道估計，且充分利用自干擾中的訓(xùn)練信息對單跳鏈路的信道進行信道估計，從而實現(xiàn)全部鏈路信道狀態(tài)信息的獲??；最后，在已知信道狀態(tài)信息且無自干擾影響的情況下，進行可靠的符號檢測。因此，采用基于仿射預(yù)編碼的干擾抵消的雙向協(xié)作通信方式在不增加中繼額外負(fù)擔(dān)的情況下，在復(fù)雜的無線信道環(huán)境下，獲取高精度的信道狀態(tài)信息，保證高性能通信。

附圖說明

圖1為雙向中繼網(wǎng)絡(luò)的示意圖；

圖2為本發(fā)明終端發(fā)信與收信信號處理流程圖；

圖3為本發(fā)明數(shù)據(jù)幀時域結(jié)構(gòu)圖；

圖4為本發(fā)明目標(biāo)信道與自干擾信道均方誤差與信噪比的關(guān)系曲線圖；

圖5為本發(fā)明單跳信道均方誤差與信噪比的關(guān)系曲線圖；

圖6為本發(fā)明與傳統(tǒng)方案進行對比的誤符號率與信噪比的關(guān)系曲線圖。

具體實施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。此外，下面所描述的本發(fā)明各個實施方式中所涉及到的技術(shù)特征只要彼此之間未構(gòu)成沖突就可以相互組合。按照本發(fā)明，提供了一種基于仿射預(yù)編碼的干擾抵消和雙向協(xié)作的信道估計技術(shù)，主要包括如下步驟：

S1、構(gòu)造預(yù)編碼矩陣和解碼分離矩陣；

S2、在和節(jié)點分別組合信息序列d₁和d₂和訓(xùn)練序列構(gòu)造數(shù)據(jù)幀并且進行預(yù)編碼處理；

S3、在第一時隙，和節(jié)點分別發(fā)射數(shù)據(jù)信號，在中繼同時接收和節(jié)點的疊加數(shù)據(jù)后進行放大，在第二時隙，中繼對放大的信號進行轉(zhuǎn)發(fā)。

S4、在和節(jié)點分別進行解碼分離操作，提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，進行雙向平行信道的信道估計；

S5、在和節(jié)點從目標(biāo)信號中提取信息數(shù)據(jù)，對其進行符號檢測，輸出檢測序列；

其中，所述步驟S1包括以下子步驟：

S11、構(gòu)造幅值為1，長度為G的FZC序列a，對a進行K倍插值，得到長度為P＝KG的序列其中

S12、構(gòu)造矩陣對該矩陣進行IDFT后得到其中函數(shù)circ(x,A)表示對矢量x進行A次的循環(huán)移位構(gòu)成循環(huán)矩陣，F(xiàn)矩陣為傅里葉變換矩陣，序列集中的變換域序列相互正交，其中0≤m，n≤KG-1；

S13、令矩陣其中

因此，為滿秩列正交方陣，O′^HO′＝I_KG，為單位矩陣，令行正交方陣

矩陣集也具有類似于上式的正交特性，因此，

其中，K＝K₁+K₂，K₁對應(yīng)為節(jié)點數(shù)據(jù)的并行數(shù)量，K₂對應(yīng)為節(jié)點數(shù)據(jù)的并行數(shù)量，獲得對應(yīng)的解碼預(yù)處理矩陣為

可知，Q₁和P₁由不同的正交子矩陣構(gòu)成，Q₁和P₂由相同的正交子矩陣構(gòu)成，因此滿足(P1)為了消除對端數(shù)據(jù)序列干擾，要求存在矩陣使得(P2)預(yù)編碼后，數(shù)據(jù)序列的平均功率仍然與信息序列相同，即的預(yù)編碼矩陣即為所求。其中P1矩陣和P2矩陣分別為和節(jié)點的預(yù)編碼矩陣。

作為進一步優(yōu)選地，所述步驟S2包括以下子步驟：

S21、在和節(jié)點對源信息符號進行調(diào)制得到信息序列d₁、d₂。

S22、在和節(jié)點分別以時分復(fù)用方式以塊的形式進行傳輸因此設(shè)置并行數(shù)據(jù)長度M構(gòu)造數(shù)據(jù)幀包含長度為的信息序列d₁、d₂和長度為的訓(xùn)練序列c₁和c₂，中間添加長度為N_ZP的零前綴(ZP)；

S23、對數(shù)據(jù)幀進行串并轉(zhuǎn)換，分別獲取長度為M的并行數(shù)據(jù)

S24、在和節(jié)點分別對并行數(shù)據(jù)S₁和S₂進行預(yù)編碼，獲得

預(yù)編碼引入的冗余數(shù)據(jù)符號分別為MKG-MK₁G＝MK₂G和MKG-MK₂G＝MK₁G個。采用單載波塊傳輸技術(shù)，發(fā)送數(shù)據(jù)序列。

作為進一步優(yōu)選地，所述步驟S3包括以下子步驟：

S31、在中繼節(jié)點同時接收到來自和節(jié)點的信號，接收信號表示為R＝H₁X₁+G₁X₂+N_R。

其中為有效高斯白噪聲，每個元素服從其中為噪聲的方差，也可以理解為噪聲的平均功率。H₁和G₁分別表示首列為和向下循環(huán)移位M-1次后形成的M×M維循環(huán)矩陣，h₁＝[h_1，1,h_1，2...h_1,L]^T表示第1時隙從到中繼的信道參數(shù)，L為信道階數(shù)；g₁＝[g_1,1,g_1,2...g_1,J]^T表示第1時隙從到中繼的信道參數(shù)，J為信道階數(shù)。

S32、然后對接收數(shù)據(jù)進行放大，放大因子為β，最后對放大信號進行轉(zhuǎn)發(fā)。

作為進一步優(yōu)選地，所述步驟S4包括以下子步驟：

S41、不失一般性地，以節(jié)點作為接收端信號處理研究對象。在節(jié)點接收中繼廣播的數(shù)據(jù)Y。通過對接收數(shù)據(jù)Y＝βG₂H₁X₁+βG₂G₁X₂+βG₂N_R+N_S，右乘解碼矩陣Q₁，Q₂，實現(xiàn)節(jié)點自干擾信號和目標(biāo)信號的解碼分離。

其中表示在節(jié)點引入的高斯白噪聲，每個元素服從G₂表示首列為向下循環(huán)移位M-1次后形成的M×M維循環(huán)矩陣,g₂＝[g_2,1,g_2,2...g_2,J]^T表示第2時隙從中繼到的信道參數(shù)。分離后的信號表示為：

U₁＝Y(jié)Q₁

＝βG₂H₁S₁P₁Q₁+βG₂G₁S₂P₂Q₁+βG₂N_RQ₁+N_SQ₁

＝βG₂H₁S₁+βN_R,1+N_S,1

U₂＝Y(jié)Q₂

＝βG₂H₁S₁P₁Q₂+βG₂G₁S₂P₂Q₂+βG₂N_RQ₂+N_SQ₂

＝βG₂G₁S₂+βN_R,2+N_S,2

其中N_R,1＝G₂N_RQ₁，N_S,1＝N_SQ₁，N_R,2＝G₂N_RQ₂，N_S,2＝N_SQ₂。

S42、在節(jié)點分別對分離后的數(shù)據(jù)U₁和U₂進行并串轉(zhuǎn)換，獲得來自對端消除自干擾的串行數(shù)據(jù)以及自身回傳數(shù)據(jù)

S43、分別提取矢量u₁和u₂中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和采用基于最小二乘(LS)時域信道估計方法，設(shè)目標(biāo)信道w＝h₁*g₂，自干擾信道m(xù)＝g₁*g₂，其信道估計表示為：

其中，表示首列為(c_1,l-1:Ml-1)^T向下循環(huán)移位L+J-1次后形成的循環(huán)矩陣(對應(yīng)訓(xùn)練序列c₂，其生成方式與相同)；

S44、假設(shè)g₁和g₂具有互易性，對矢量進行解卷積獲取信道參數(shù)函數(shù)dconv表示解卷積，其中，表示首列為向下循環(huán)移位L次后形成的循環(huán)矩陣，表示對A矩陣求偽逆；

S45、提取矢量u₂中的信息數(shù)據(jù)采用基于線性最小均方誤差(LMMSE)的時域信道估計方法，其信道估計表示為：數(shù)據(jù)幀包括訓(xùn)練和信息兩部分，上標(biāo)d用于表示信息數(shù)據(jù)，上標(biāo)c用于表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)

其中表示首列為(d_2,p-1:Mp-1)^T，向下循環(huán)移位L+J-1次后形成的循環(huán)矩陣，表示以構(gòu)架成的M×M維循環(huán)矩陣，表示克羅內(nèi)克積，I為單位矩陣，繼而采用解卷積的方法推導(dǎo)信道估計參數(shù)

類似地，在節(jié)點進行解碼分離、串并轉(zhuǎn)換及信道估計可以獲取對應(yīng)的信道狀態(tài)信息。

作為進一步優(yōu)選地，所述步驟S5包括以下子步驟：

S51、不失一般性地，接下來以節(jié)點作為參照進行符號檢測，提取矢量u₁中的信息數(shù)據(jù)基于線性最小均方誤差準(zhǔn)則(LMMSE)的時域均衡表示為：

其中，表示首列為向下循環(huán)移位M-1次后形成的M×M維循環(huán)矩陣；

S52、首先對均衡后的信息矢量進行解調(diào)，然后進行硬判決，輸出檢測序列其中表示判決函數(shù)。

類似地，在節(jié)點進行時域均衡，解調(diào)和判決可以獲取對應(yīng)的檢測序列

圖1為雙向中繼網(wǎng)絡(luò)的示意圖，在第一時隙節(jié)點和節(jié)點同時發(fā)送數(shù)據(jù)幀至中繼節(jié)點，中繼節(jié)點完成信號疊加，移除零前綴后，進行信號放大，在第二時隙，在中繼節(jié)點添加零前綴后分別轉(zhuǎn)發(fā)至節(jié)點和

圖2描述了按照本發(fā)明設(shè)計的方案中對終端發(fā)信與收信信號處理流程圖，其中在發(fā)射端，首先將訓(xùn)練序列c₁和信息序列d₁組合構(gòu)成數(shù)據(jù)幀，對數(shù)據(jù)幀進行串并轉(zhuǎn)換獲得M×K₁G的傳輸塊對傳輸塊進行右乘預(yù)編碼，獲得X₁＝S₁P₁，通過傳輸天線進行發(fā)射，經(jīng)過中繼放大轉(zhuǎn)發(fā)后，在接收端，首先進行解碼，右乘信息解碼矩陣，經(jīng)過并串轉(zhuǎn)換獲得u₁和u₂，進行信道估計，再進行精確信道估計，最后進行符號檢測獲得最終的判決信息。

圖3中描述的是按照本發(fā)明實現(xiàn)的數(shù)據(jù)幀時域結(jié)構(gòu)圖，數(shù)據(jù)幀包括信息序列和訓(xùn)練序列兩部分，信息序列和訓(xùn)練序列之間通過零前綴進行隔離。

結(jié)合說明書，本發(fā)明的關(guān)鍵技術(shù)在于構(gòu)造預(yù)編碼矩陣和解碼矩陣完成自信息和對端信息的分離，從而將雙向中繼轉(zhuǎn)化為兩個平行互不干擾的單向中繼網(wǎng)信道，下面以特定的預(yù)編碼構(gòu)造參數(shù)K₁＝K₂＝4，G＝1進行具體的構(gòu)造說明：

1.構(gòu)造長度為G＝1的FZC序列a＝[1]^T，對a進行K倍插值，得到長度為P＝8的序列

2.構(gòu)造矩陣進行IDFT后得到

3.構(gòu)造O′＝[O′₀,O′₁...O′_KG-1]＝W，從而獲得預(yù)編碼矩陣和解碼矩陣：

在本發(fā)明一個具體仿真實施例中，在發(fā)送端對進行傳輸?shù)男畔⒎柌捎谜幌嘁奇I控調(diào)制方式(QPSK)進行調(diào)制，根據(jù)當(dāng)前傳輸需求，仿真所需參數(shù)如表1所示，系統(tǒng)傳輸條件設(shè)定如下所述：

1)信息符號取自隨機獨立的均勻分布變量，經(jīng)過基帶調(diào)制后產(chǎn)生的序列，序列均值E{d(n)}＝0，平均功率為1。

2)訓(xùn)練序列采用頻域和時域都為恒幅度的Frank-Zad-Off(FZC)序列，c(n)＝e^jπn(n+k)/P(P為序列的周期，P為奇數(shù)時，k＝1；P為偶數(shù)時，k＝2)式中n＝0,1,...,N_c-1。

根據(jù)上述仿真參數(shù)設(shè)置，按照本發(fā)明的實施方式，構(gòu)造訓(xùn)練序列：

c₁＝c₂＝[1.00+0.00i 0.98+0.19i 0.70+0.70i-0.19+0.98i-1.00+0.00i 0.19-0.98i 0.70+0.70i

-0.98-0.19i 1.00-0.00i-0.98-0.19i 0.70+0.70i 0.19-0.98i-1.00+0.00i-0.19+0.98i

0.70+0.70i 0.98+0.19i]^T

3)信道設(shè)定為受到多徑效應(yīng)引起的頻率選擇性衰落信道。假設(shè)單跳信道g₁和g₂以及h₁和h₂具有互易性。

4)噪聲為相互獨立的高斯分布隨機變量，E{v(n)}＝0，平均功率為

5)節(jié)點和節(jié)點信息傳輸速率相同，即K₁＝K₂。

5)在各節(jié)點適當(dāng)?shù)靥砑踊蛞瞥L度為N_ZP的零前綴(ZP)。

表1系統(tǒng)仿真參數(shù)表

用信道估計值和仿真所用信道沖激抽頭樣值計算目標(biāo)信道的均方誤差(MSE)來衡量信道估計的性能，如圖4所示：對比了目標(biāo)信道和自干擾信道時域信道估計性能，首先忽略有色噪聲的影響，采用基于LS的時域信道估計方法，在相同的噪聲環(huán)境下，自干擾信道和目標(biāo)信道的信道估計MSE完全一致，考慮有色噪聲的影響，將大功率的已知的自信息作為訓(xùn)練，基于LMMSE時域信道估計方法對自干擾信道進行再估計，可以獲取更加精確的自干擾信道狀態(tài)信息，其估計性能較不考慮有色噪聲的LS估計具有明顯提高。

如圖5所示：對比了信道h₁和g₁的時域信道估計性能，首先從基于LS的時域信道估計方法獲取的目標(biāo)信道中提取信道g₁，由于自干擾信道的估計性能采用基于LMMSE的時域信道估計方法獲得提高，可以觀察到，信道h₁的估計性能也隨之提高大約3dB左右，但是信道h₁的估計性能提高較信道g₁遠不夠明顯。原因在于，信道g₁的性能提高直接來自于自干擾信道CSI，而信道h₁的性能提高只能間接地受制于信道g₁的估計精度，因此其估計性能提高不明顯。

傳統(tǒng)的干擾自消除方法指通過自干擾信道估計和已知信息序列消除自干擾的方案，用誤符號率(SER)來衡量系統(tǒng)符號檢測性能，由圖6可知，兩種方案采用完全相同的仿真環(huán)境，信道估計采用無干擾消除環(huán)境下的信道估計，本專利提出的預(yù)編碼方法較傳統(tǒng)的干擾自消除方法性能優(yōu)越，其差別主要是由于自干擾信道估計的誤差引起，可以判定，傳統(tǒng)的干擾自消除方法，其已知數(shù)據(jù)經(jīng)由自干擾信道傳輸后，微小的信道估計誤差可以引起較大的自干擾，從而導(dǎo)致系統(tǒng)符號檢測性能的下降，而仿射預(yù)編碼是一種能夠完美地實現(xiàn)自干擾消除的方案。同樣可以觀察到，由于采用基于LMMSE方法實現(xiàn)信道精確估計，隨著單跳信道g₁的性能提高，符號檢測性能同樣獲得提高，說明提出基于LMMSE時域信道估計的有效性，借助解碼分離方法，將對系統(tǒng)沒有意義的自干擾項轉(zhuǎn)換為能夠進一步提高估計性能的訓(xùn)練項，優(yōu)化了協(xié)作網(wǎng)絡(luò)性能，豐富了協(xié)作網(wǎng)絡(luò)內(nèi)涵。

本領(lǐng)域的技術(shù)人員容易理解，以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。