本發(fā)明涉及一種基于聯(lián)合收發(fā)波束成形的全雙工單向中繼自干擾抑制方法，通過波束成形最大比發(fā)射和最大比合并策略，聯(lián)合設計用戶端與中繼端的發(fā)送和接收波束成形矢量，使全雙工單向中繼接收端的信號干擾噪聲比(signaltointerferencenoiseratio，sinr)近似最大化，從而有效地抑制自干擾信號對全雙工單向中繼接收性能的影響，屬于全雙工自干擾抑制、協(xié)作通信與多輸入多輸出系統(tǒng)信號處理研究等相關領域。

背景技術：

傳統(tǒng)半雙工多天線單向中繼(one-wayrelay)作為協(xié)作通信的關鍵技術被廣泛使用。它不僅可以擴大通信的覆蓋面積，而且能夠提升通信鏈路的可靠性。然而，隨著用戶需求的不斷提升，有限的頻譜資源已經(jīng)無法滿足龐大的通信流量。因此，人們開始研究更多的方法來增大頻譜資源的利用率，其中，同時同頻的全雙工(full-duplex)工作模式可以有效地降低頻譜資源短缺所帶來的壓力，從而提高頻譜的利用率。

全雙工模式作為第五代移動通信系統(tǒng)的關鍵技術被廣泛關注與研究。它能夠有效地提升系統(tǒng)容量、吞吐量和頻譜利用率。然而，由于需要同時同頻的收發(fā)信號，自身發(fā)送端泄露的自干擾信號(self-interferencesignal)成為影響全雙工通信鏈路可靠性的關鍵因素，因此，如何有效地抑制自干擾信號的影響成為研究關注的熱點。

對于全雙工單入單出系統(tǒng)(single-inputsingle-output，siso)，自干擾抑制算法的研究主要集中在時域自干擾刪除部分。時域刪除的主要原理是節(jié)點利用自身已知的發(fā)送信號和自反饋信道的估計結果從接收信號中除去存在的自干擾部分。隨著多輸入多輸出技術(multiple-inputmultipleoutput，mimo)的引入，自干擾抑制技術研究的重心向空域轉移。由于時域自干擾刪除算法無法充分利用空間資源帶來的優(yōu)勢，因此taneliriihonen等人提出了空域自干擾抑制算法。該類算法主要根據(jù)自反饋信道設計節(jié)點的收發(fā)濾波器，從而抑制自干擾信號的影響。典型的空域抑制算法為迫零(zeroforcing，zf)和最小均方誤差(minimummeansquareerror，mmse)自干擾抑制算法。zf算法通過設計自反饋信道的正交濾波矩陣刪除自干擾信號的影響且效果顯著。然而，該算法存在的主要問題為應用局限性大且所設計的接收濾波矩陣有可能會放大信道噪聲。mmse算法設計收發(fā)濾波矩陣的原理為使實際接收信號與發(fā)送信號之間的均方誤差最小。該算法雖然考慮了信道噪聲的影響，但它的自干擾抑制效果并不顯著，尤其是在信號干擾比(signaltointerferenceratio，sir)較小的情況下。除上述兩種典型算法之外，前人還提出了一些其他類似的算法，例如，最大化接收信號干擾比(maximumsignaltointerferenceratio，msir)算法、零空間與子空間投影法、奇異值(singularvalue)自干擾抑制法及時域刪除與空域抑制結合算法等。雖然現(xiàn)有算法在一定程度上對自干擾信號進行抑制，但它們均存在各自的缺陷且部分算法沒有考慮接收端的誤碼性能問題。因此，如何在全雙工多天線單向中繼系統(tǒng)中進一步提高中繼節(jié)點的接收性能成為本發(fā)明關注的重點。

綜上所述，本發(fā)明主要將聯(lián)合收發(fā)最大比波束成形估計算法應用于全雙工單向中繼自干擾抑制方向，旨在有效地抑制自干擾信號的影響，降低中繼節(jié)點的誤碼率，同時獲得較好的魯棒性。相比于zf和mmse等傳統(tǒng)算法，本發(fā)明獲得了較好的性能增益和更高的分集增益。

技術實現(xiàn)要素：

為了進一步提高全雙工單向中繼的誤碼性能，本發(fā)明提供了一種基于聯(lián)合收發(fā)波束成形的全雙工單向中繼自干擾抑制方法。本發(fā)明利用最大比收發(fā)波束成形原理，聯(lián)合設計用戶和中繼節(jié)點的收發(fā)波束成形矢量，使全雙工單向中繼接收端的sinr最大化，從而降低了自干擾信號對中繼節(jié)點誤碼性能的影響，保證了端到端通信鏈路擁有較高的可靠性。

本發(fā)明的目的是通過最大比收發(fā)波束成形原理，聯(lián)合估計用戶和中繼節(jié)點的收發(fā)波束成形矢量，使單向中繼接收端有用信號功率最大化，從而降低自干擾信號的影響，獲得較好的魯棒性。為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術方案是：首先，建立不含直接鏈路的全雙工多天線單向中繼系統(tǒng)模型；然后，確定需要優(yōu)化目標，并建立該目標的數(shù)學模型，即中繼接收端sinr的數(shù)學計算式；接著，通過奇異值分解法獲得中繼節(jié)點的最優(yōu)發(fā)送波束成形矢量；最后，利用聯(lián)合優(yōu)化策略設計中繼節(jié)點的最優(yōu)接收波束成形矢量以及發(fā)送用戶的最優(yōu)發(fā)送波束成形矢量。

本發(fā)明方法所采用的技術方案包括以下步驟：

步驟1，建立不含直接通信鏈路的全雙工多天線單向中繼系統(tǒng)模型。

步驟1.1，建立全雙工多天線單向中繼系統(tǒng)的上行鏈路模型。

全雙工多天線單向中繼系統(tǒng)是由源節(jié)點、信宿節(jié)點和全雙工單向中繼節(jié)點組成，其系統(tǒng)模型如圖2所示。其中，源節(jié)點和信宿節(jié)點分別包含ns和nd根天線，全雙工單向中繼節(jié)點包含nt根發(fā)送天線與nr根接收天線，且ns≤nr，nt≤nd。源節(jié)點和信宿節(jié)點均處于半雙工模式，中繼節(jié)點處于全雙工模式且發(fā)送和接收天線陣列之間存在物理隔離。因此，該系統(tǒng)上行鏈路中繼節(jié)點接收信號的數(shù)學模型表示為：

y(t)＝hupx(t)+hlxl(t)+nr(t)(1)

其中，表示全雙工單向中繼t時刻接收信號的列矢量，上標t表示矩陣或矢量的轉置；hup和hl分別表示一個nr×ns維的上行信道矩陣和一個nr×nt維的單向中繼自干擾信道矩陣，ns≥2表示源節(jié)點的天線數(shù)，nt≥2表示全雙工單向中繼的發(fā)送天線數(shù)，nr≥2表示全雙工單向中繼的接收天線數(shù)，矩陣每一個元素均建模為均值是0，方差是1的獨立同分布復高斯隨機變量；表示一個ns×1維的源節(jié)點發(fā)送信號列矢量，其中xj(t)∈ψj＝1，…，ns，ψ表示源節(jié)點調制星座集合，本發(fā)明采用二進制相移鍵控(binaryphaseshiftkeying，bpsk)方式且假設所有節(jié)點所用的調制方式均相同。表示與中繼節(jié)點接收信號y(t)同時同頻的中繼發(fā)送信號列矢量，其中表示一個nr×1維的上行信道高斯白噪聲列矢量，其中每個元素是服從均值為0，方差為的復高斯隨機變量，即

步驟1.2，建立全雙工多天線單向中繼系統(tǒng)的下行鏈路模型。

在下行通信鏈路中，信宿節(jié)點接收信號的數(shù)學模型表示為：

r(t)＝hdxl(t)+nd(t)(2)

其中，表示一個nd×1維的信宿節(jié)點t時刻接收信號列矢量，且nd≥2表示信宿節(jié)點的天線數(shù)；hd表示一個nt×nd維的下行信道矩陣，其包含的每個元素服從均值為0，方差為1的復高斯分布；nd(t)表示一個nd×1維的高斯白噪聲列矢量。假設由于深度衰落的影響，源節(jié)點和信宿節(jié)點之間無法直接通信，且上行、下行鏈路和自干擾信道均處于準靜態(tài)平坦衰落環(huán)境，即信道矩陣hup、hl在一幀之內(nèi)保持不變，不同幀之間獨立變化。信道狀態(tài)信息(channelstateinformation，csi)在各個節(jié)點收發(fā)端均默認為已知。

步驟2，根據(jù)式(1)和收發(fā)波束成形原理進一步得到單向中繼接收端獲得的源節(jié)點發(fā)送符號的數(shù)學模型，該模型等效表示為：

其中表示單向中繼的接收波束成形列矢量；表示單向中繼的發(fā)送波束成形列矢量；表示源節(jié)點的發(fā)送波束成形列矢量。符號h表示復矩陣或矢量的共軛轉置；表示單向中繼t時刻源節(jié)點發(fā)送符號的估計值，且s(t)∈ψ表示源節(jié)點t時刻的發(fā)送符號；sl(t)∈ψ表示中繼接收s(t)的同時向信宿節(jié)點發(fā)送的符號。

同理，根據(jù)式(2)，信宿節(jié)點獲得的中繼發(fā)送符號的數(shù)學表達式為：

其中，表示信宿節(jié)點的接收波束成形列矢量；表示信宿節(jié)點獲得的t時刻單向中繼節(jié)點發(fā)送的估計符號。

步驟3，為了進一步抑制自干擾信號對單向中繼接收端的影響，需在中繼接收端最大化sinr，根據(jù)式(3)確定sinr的數(shù)學表達式，即

其中，由于發(fā)送功率的限制，令||gs||2＝||gt||2＝1，同時為了不失一般性，令||gr||2＝1；s(t)s^h(t)和sl(t)分別表示源節(jié)點和自干擾信號功率。

步驟4，令ω^m表示包含個元素的列矢量集合，則sinr的優(yōu)化過程表示為：

由上式可知，sinr的優(yōu)化過程與矢量gt、gs與gr有關。其中，根據(jù)收發(fā)波束成形原理可知，矢量gt由下行信道hd決定。

步驟5，根據(jù)收發(fā)波束成形引理，最佳中繼發(fā)送波束成形矢量gt和信宿接收波束成形矢量gd分別為下行信道矩陣hd最大奇異值對應的左右奇異值矢量且該矢量為單位矢量。因此，最優(yōu)單向中繼發(fā)送波束成形矢量gt由下行信道hd奇異值分解得到。之后將所得的矢量gt代入式(6)。

步驟6，sinr的優(yōu)化過程必須同時考慮源節(jié)點發(fā)送波束成形矢量gs與單向中繼節(jié)點接收波束成形矢量gr的影響，因此，本方法采用聯(lián)合優(yōu)化的方法。在這里，假設接收波束成形矢量gr為發(fā)送波束成形矢量gs的函數(shù)，因此，式(6)的聯(lián)合優(yōu)化問題轉化為下式所示：

經(jīng)計算，可以進一步得到中繼節(jié)點最優(yōu)的接收波束成形矢量gr，即

其中表示源節(jié)點的發(fā)送功率，表示單向中繼節(jié)點的發(fā)送功率，即為自干擾功率。

步驟7，將式(8)代入式(7)計算源節(jié)點發(fā)送波束成形矢量gs的優(yōu)化結果，即

經(jīng)分析得到最終的優(yōu)化結果為η為厄米特矩陣最大特征值對應的單位特征矢量。

綜上所述，與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點：

本發(fā)明提出了一種基于聯(lián)合收發(fā)波束成形的全雙工單向中繼自干擾抑制方法。相比于空域的zf和mmse等次優(yōu)方法，該方法不僅可以有效地抑制單向中繼接收端的自干擾信號影響，同時本身還具有較高的魯棒性。

附圖說明

圖1，本發(fā)明所提出的基于聯(lián)合收發(fā)波束成形的全雙工單向中繼自干擾抑制方法流程圖。

圖2，不含直接通信鏈路的全雙工多天線單向中繼系統(tǒng)模型示意圖。

圖3，在nr＝3，ns＝nt＝nd＝2且所有節(jié)點采用bpsk調制的情況下，本發(fā)明算法與部分現(xiàn)存空域算法在單向中繼接收端的誤碼性能對比圖。圖中表示本發(fā)明所闡述算法的誤比特率曲線，表示空域迫零自干擾抑制算法的誤比特率曲線，表示空域最小均方誤差自干擾抑制算法的誤比特率曲線，表示空域奇異值分解與串行干擾刪除結合算法的誤比特率曲線。

圖4，在nr＝3，ns＝nt＝nd＝2且所有節(jié)點采用bpsk調制的情況下，本發(fā)明算法與部分現(xiàn)存空域算法端對端的誤碼性能對比圖。圖中表示本發(fā)明所闡述算法的誤比特率曲線，表示空域迫零自干擾抑制算法的誤比特率曲線，表示空域最小均方誤差自干擾抑制算法的誤比特率曲線，表示空域奇異值分解與串行干擾刪除結合算法的誤比特率曲線。

圖5和圖6分別為在nr＝4，ns＝nt＝nd＝2且所有節(jié)點采用bpsk調制的情況下，本發(fā)明方法與部分現(xiàn)存空域算法在單向中繼接收端與端對端的誤碼性能對比圖。其中，曲線的表示方式與圖3和圖4所示一致。

具體實施方式

下面結合附圖和實施例對本發(fā)明做進一步說明。

本發(fā)明所闡述方法流程圖如圖1所示，包括以下步驟：

步驟1，建立不含直接鏈路的全雙工多天線單向中繼系統(tǒng)模型。

建立一個由ns根天線的半雙工信源節(jié)點、nd根天線的半雙工信宿節(jié)點和一個包含nr根接收天線與nt根發(fā)送天線的全雙工單向中繼節(jié)點組成的兩跳協(xié)作通信系統(tǒng)，該模型如圖2所示。其數(shù)學模型可以表示為：上行鏈路y(t)＝hupx(t)+hlxl(t)+nr(t)，下行鏈路r(t)＝hdxl(t)+nd(t)。上行信道矩陣hup、下行信道矩陣hd和自干擾信道矩陣hl的元素是服從均值為0，方差為1的獨立同分布復高斯隨機變量，且三個矩陣之間互不相關。源節(jié)點發(fā)送列矢量x(t)和單向中繼節(jié)點的發(fā)送列矢量xl(t)由隨機生成的0、1比特流經(jīng)過bpsk調制生成，其每個元素代表分配到每根天線上的發(fā)送符號。上行、下行高斯白噪聲列矢量nr(t)和nd(t)的元素分別服從均值為0，方差為和其中噪聲方差可分別由單向中繼接收符號信噪比和信宿節(jié)點接收符號信噪比得到。接收符號信噪比定義為es/n0，其中es表示單向中繼節(jié)點每個接收符號的平均能量，n0為噪聲功率譜密度。對于高斯白噪聲，噪聲功率譜密度n0等于噪聲方差因此，接收符號信噪比es/n0通式可寫為

式中，nr是單向中繼接收天線數(shù)，ω是源節(jié)點發(fā)送天數(shù)。et為發(fā)送信號能量，已經(jīng)歸一化為1。噪聲方差可由式(10)計算得到，同理，也能夠通過類似的計算過程得到。本發(fā)明定義一個準靜態(tài)平坦衰落環(huán)境，即各個信道矩陣在一幀內(nèi)保持不變，在不同幀之間獨立變化。并且，假設信道狀態(tài)信息在三個節(jié)點均是已知的。

步驟2，根據(jù)收發(fā)波束成形的設計原理，將該數(shù)學模型等效變形為：上行鏈路和下行鏈路其中s(t)表示源節(jié)點t時刻需要發(fā)送的符號，sl(t)表示單向中繼節(jié)點t時刻需要發(fā)送的符號，且s(t)和sl(t)均屬于調制星座集合ψ。

步驟3，根據(jù)式(3)確定需要優(yōu)化的sinr數(shù)學表達式，即得到式(5)和式(6)。

步驟4，對下行信道hd奇異值分解得到單向中繼的最優(yōu)發(fā)送波束成形矢量gt和信宿節(jié)點的最優(yōu)接收波束成形矢量gd。

步驟5，式(6)同時考慮源節(jié)點發(fā)送波束成形矢量gs與單向中繼機節(jié)點接收波束成形矢量gr進行聯(lián)合優(yōu)化，即假設單向中繼接收波束成形矢量gr為源節(jié)點發(fā)送波束成形矢量gs的函數(shù)，并將式(6)轉化為式(7)。

步驟6，通過分析計算得到單向中繼最優(yōu)接收波束成形矢量gr的優(yōu)化結果，即式(8)。

步驟7，，將式(8)代入式(7)進一步化簡并根據(jù)收發(fā)波束成形引理，得到源節(jié)點最優(yōu)發(fā)送波束成形矢量gs。

步驟8，將信宿節(jié)點接收端獲得的判決符號通過相對應的解調方式解調得到最終比特流信息。

本方法在pc機上仿真實現(xiàn)是使用matlab語言進行編程。matlab是一種高級的矩陣語言，包含控制語句、函數(shù)、數(shù)據(jù)結構、輸入和輸出和面向對象編程特點，是包含大量計算算法的集合。其擁有600多個工程中要用到的數(shù)學運算函數(shù)，可以方便的實現(xiàn)用戶所需的各種計算功能。

圖3為在nr＝3，ns＝nt＝nd＝2且所有節(jié)點采用bpsk調制的情況下，本算法與部分現(xiàn)存空域算法在單向中繼接收端的誤碼性能對比圖。圖中，橫坐標為中繼節(jié)點接收符號信噪比，縱坐標為中繼接收端誤比特率。從圖中可以看出，本發(fā)明所闡述算法的誤碼性能優(yōu)于圖中三種空域自干擾抑制算法的性能。在誤比特率為10^-2數(shù)量級時，本發(fā)明所闡述算法相比于空域最小均方誤差自干擾抑制算法和空域奇異值分解與串行干擾刪除結合算法獲得了近似14db的性能增益。同時，相比于空域迫零自干擾抑制方法，獲得了近似16db的性能增益。

圖4為在nr＝3，ns＝nt＝nd＝2且所有節(jié)點采用bpsk調制的情況下，本發(fā)明算法與部分現(xiàn)存空域算法端對端誤碼性能對比圖。圖中，橫坐標為信宿節(jié)點接收符號信噪比，縱坐標為端到端誤比特率。從圖中可以看出，本發(fā)明所闡述方法的端對端誤碼性能同樣優(yōu)于圖中三種空域自干擾抑制算法的性能。

圖5和圖6分別為在nr＝4，ns＝nt＝nd＝2且所有節(jié)點采用bpsk調制的情況下，本發(fā)明算法與部分現(xiàn)存空域算法在單向中繼接收端和端對端誤碼性能對比圖。從圖中可以看出，隨著中繼接收天線的增加，所闡述算法的誤碼性能依舊優(yōu)于圖中三種空域自干擾抑制算法的性能。在誤比特率為10^-2數(shù)量級時，所闡述的算法相比于空域迫零自干擾抑制算法和最小均方誤差自干擾抑制算法獲得了近似8db的性能增益，同時，相比于空域奇異值分解與串行干擾刪除結合算法，獲得了接近3db的性能增益。由此可以看出，圖5和圖6所得的結論與圖3和圖4的結論近似保持一致。

結束。