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同時(shí)同頻全雙工場(chǎng)景中的射頻域自適應(yīng)干擾抵消

發(fā)布時(shí)間:2018-10-20 12:01
【摘要】:考慮同時(shí)同頻全雙工無(wú)線(xiàn)收發(fā)信機(jī)的射頻域自干擾抵消技術(shù),現(xiàn)有研究多集中于利用手動(dòng)方式調(diào)整自干擾估計(jì)信號(hào)的參數(shù)。針對(duì)這一問(wèn)題,該文提出一種射頻域的自適應(yīng)干擾抵消算法。以正交、同相參考支路構(gòu)成的自干擾估計(jì)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),利用梯度下降法搜索支路的最優(yōu)權(quán)矢量,估計(jì)出自干擾信號(hào),實(shí)現(xiàn)了射頻域的自適應(yīng)干擾抵消,并且給出了該算法的收斂性分析。分析與仿真表明,當(dāng)?shù)介L(zhǎng)越大或統(tǒng)計(jì)時(shí)間越短時(shí),算法的收斂速度越小。在100倍符號(hào)周期的統(tǒng)計(jì)時(shí)間,0.3的歸一化步長(zhǎng),80 dB干信比以及0 dB信噪比的仿真條件下,該文提出的射頻域自適應(yīng)干擾抵消算法可以實(shí)現(xiàn)約100 dB的自干擾抑制。
[Abstract]:Considering the simultaneous frequency full-duplex wireless transceiver radio frequency domain self-interference cancellation technology, most of the existing researches focus on adjusting the parameters of the self-interference estimation signal by manual method. To solve this problem, an adaptive interference cancellation algorithm in RF domain is proposed. Based on the self-interference estimation structure of orthogonal and in-phase reference branch, the gradient descent method is used to search the optimal weight vector of the branch to estimate the self-interference signal and realize adaptive interference cancellation in RF domain. The convergence analysis of the algorithm is given. The analysis and simulation show that the convergence speed of the algorithm is smaller when the step size of the iteration is larger or the statistical time is shorter. Under the conditions of statistical time of 100 times symbol period, normalized step size of 0. 3, 80 dB dry signal ratio and 0 dB signal-to-noise ratio, the proposed adaptive interference cancellation algorithm in radio frequency domain can achieve self interference suppression of about 100 dB.
【作者單位】: 電子科技大學(xué)通信抗干擾技術(shù)國(guó)家級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;西華大學(xué)電氣信息學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(U1035002/L05,61001087,61101034,61271164) 國(guó)家科技重大專(zhuān)項(xiàng)(2011ZX03003010-003,2014ZX03003001-002) 四川省教育廳重點(diǎn)項(xiàng)目(12ZA161)資助課題
【分類(lèi)號(hào)】:TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2283116

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