黃 波

(南京郵電大學 通信與信息工程學院，江蘇 南京 210003)

基于NCLMS的QPSK-PCMA系統(tǒng)仿真分析

黃 波

(南京郵電大學 通信與信息工程學院，江蘇 南京 210003)

載波成對多址接入(Paired Carrier Multiple Access，PCMA)允許衛(wèi)星通信上下行鏈路在時域和頻域完全重疊，從而大幅提升衛(wèi)星頻譜利用效率，在衛(wèi)星通信中具有非常重要的研究價值和意義?？紤]到QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)調(diào)制方式在衛(wèi)星通信中的廣泛應用，將歸一化復數(shù)最小均方濾波器(Normalized Complex Least Mean Square，NCLMS)用于PCMA自干擾抵消，將劃分頻率槽技術以及超前、即時、滯后精確時延估計技術分別用于頻率和時延的粗捕和精捕階段，重點研究了NCLMS學習步長和NCLMS環(huán)路有限抽頭響應濾波器FIR(Finite Impulse Response)抽頭階數(shù)對自干擾抵消結果的影響，并進行了Matlab仿真驗證。仿真結果表明：NCLMS自適應學習步長對自干擾抵消結果影響較大，學習步長取2-12與學習步長取2-16相比，信噪比惡化約1.5 dB；5階抽頭NCLMS環(huán)路FIR濾波器即可達到很好的自干擾抵消性能，繼續(xù)增加FIR濾波器抽頭階數(shù)意義不大。

衛(wèi)星通信；載波成對多址接入；自干擾抵消；歸一化最小均方誤差

0 引 言

載波成對多址接入技術(Paired Carrier Multiple Access,PCMA)允許雙向衛(wèi)星通信鏈路在時間和頻譜上進行重疊，對提高衛(wèi)星頻譜資源利用率具有非常重要的意義，因而在衛(wèi)星通信系統(tǒng)中得到了大量的研究和應用。

PCMA系統(tǒng)的關鍵是自干擾抵消，也就是利用自身發(fā)射的信息構建抵消信號，抵消接收到的下行信號中返回的自己發(fā)射的信號。1998年，ViaSat公司的Mark Dankberg等提出了PCMA的思想[1]，并申請了自干擾抵消技術相關的專利[2-3]。該公司的Blount等也申請了系列關于自干擾抵消的技術專利[4-6]，并在ViaSat公司的相應產(chǎn)品中得到了應用[7]。

最小均方濾波器(Least Mean Square，LMS)以其成熟、穩(wěn)定和實現(xiàn)簡單性，在自干擾消除技術中應用廣泛[8-20]?？紤]到QPSK調(diào)制技術在衛(wèi)星通信應用中的廣泛性，QPSK生成的是I、Q兩路信號合成的正交復信號，在文獻[8]的自干擾抵消系統(tǒng)架構基礎上，文中將歸一化復數(shù)最小均方濾波器(Normalized Complex Least Mean Square，NCLMS)用于PCMA的自干擾抵消中，并重點研究了NCLMS算法中學習步長以及NCLMS環(huán)路FIR(Finite Impulse Response)濾波器抽頭階數(shù)對QPSK調(diào)制下的PCMA自干擾抵消效果的影響。

1 基于NCLMS的自干擾抵消方案

1.1 系統(tǒng)總體設計方案

QPSK調(diào)制方式下，借鑒文獻[8]，基于NCLMS的PCMA系統(tǒng)框圖如圖1所示。

圖1 基于NCLMS的自干擾抵消系統(tǒng)

從射頻(Radio Frequency，RF)通過下變頻變換過來的零中頻(Zero Intermediate Frequency，ZIF)I/Q兩路正交模擬信號經(jīng)過A/D采樣后，產(chǎn)生接收的復信號R(t)；本地產(chǎn)生的I/Q兩路基帶數(shù)字信號，經(jīng)過數(shù)字采樣后，合成一路復信號L0(t)；R(t)和L0(t)兩路信號輸入時延/頻偏聯(lián)合估計模塊，經(jīng)過粗捕和精捕過程，獲得較為精確的初始時延和頻偏；L0(t)經(jīng)過延時單元，獲得經(jīng)過延時的本地第一級復現(xiàn)信號L1(t)。

初始化NCLMS環(huán)路FIR濾波器，啟動數(shù)字鎖相環(huán)(DPLL)，開始頻差和相位的聯(lián)合捕獲與跟蹤，獲得經(jīng)過頻率和相位調(diào)整之后的復現(xiàn)信號L2(t)和L3(t)。當DPLL鎖定之后，啟動NCLMS自適應跟蹤，啟動延時跟蹤單元進行精細的時延、相位和幅度的跟蹤。

接收信號R(t)減去本地復現(xiàn)的信號L3(t)，得到自干擾抵消后的信號S(t)，S(t)經(jīng)過解調(diào)，獲得對方發(fā)送過來的數(shù)據(jù)。

NCLMS自適應濾波器能夠借助FIR群時延，完成小于一個采樣間隔的延時調(diào)整，而且能夠完成更加精細的幅度和相位的跟蹤；DPLL能夠完成精確的頻率和相位的跟蹤工作。精確的時延、頻率和相位估計，是獲得良好自干擾抵消的基礎。

1.2 NCLMS環(huán)路設計方案

將NCLMS自適應濾波器環(huán)路從圖1中剝離出來，如圖2所示。

其中，5階的FIR濾波器在n時刻的輸出為：

yn=w-2xn+2+w-1xn+1+w0xn+w1xn-1+w2xn-2(1)

圖2 NCLMS自適應濾波器環(huán)路

因為采用的是QPSK調(diào)制方式，L3(t)和R(t)都是復信號。因此在實際中，采用的是歸一化復數(shù)LMS，簡寫為NCLMS，算法步驟參見文獻[19-20]，限于篇幅不再講述。

1.3 時延和頻差的聯(lián)合估計設計方案

時延和頻差的捕獲是一個二維搜索過程，兩者中任何一個偏差過大，信號都不會表現(xiàn)出很好的相關性。

而時延和頻差的聯(lián)合估計常用的算法是相關函數(shù)的自然推廣，也就是求解下面的模糊函數(shù)[8]：

(2)

(1)粗捕。

粗捕過程提供初始的參數(shù)估計，以進入精確的捕獲過程或者說跟蹤過程。在粗捕階段，采用劃分頻率槽的方法，用短的預檢測積分時間，并采用非相干求和方法，獲取有效的信噪比。

(2)精捕。

在頻率粗估計和延遲估計的基礎上，通過對接收信號R(t)取超前、即時、滯后相對延遲，與本地復現(xiàn)信號相干累加，能夠得到不同的相干值，存儲這些相干值分別形成序列，其包絡將反映頻率估計的剩余分量。通過FFT處理，可以求出頻率精細值，這就是頻率精確估計的基本過程。精確捕獲過程如圖3所示。

圖3 頻差的精確估計

2 基于Matlab的系統(tǒng)仿真分析

采用Matlab R2012b作為系統(tǒng)仿真工具，仿真中調(diào)制方式為QPSK，數(shù)據(jù)速率設置為1 Mbps，碼成型濾波器采用的是升余弦滾降濾波器，接收端采用了相應的匹配濾波器。

2.1 仿真系統(tǒng)總體架構

仿真系統(tǒng)的整體架構如圖4所示。

圖4 系統(tǒng)仿真架構

整個仿真系統(tǒng)分為三大模塊：自干擾抵消模塊、ZIF信號R(t)模擬產(chǎn)生模塊以及性能指標評價模塊。

2.2 自干擾對消仿真結果及分析

當DPLL鎖定之后，啟動NCLMS自適應濾波器環(huán)路，完成時延的精細化跟蹤，并完成對消過程。在不同的信噪比條件下，更改FIR抽頭數(shù)、學習步長，仿真結果見表1。

根據(jù)表1，不難得出以下結論：

(1)FIR抽頭數(shù)為5時，自干擾抵消的結果已經(jīng)能達到理想的效果。再增加濾波器長度，對消結果幾無差別，意義不大。

(2)對學習步長比較敏感。2-12到2-16變化，引起的對消前后信噪比之差在1.5 dB左右。

(3)濾波器長度和學習步長確定之后，隨著信噪比的降低，對消前后信噪比之差稍微變小，也就是自干擾抵消后影響更小。

表1 仿真結果統(tǒng)計表

3 結束語

針對QPSK調(diào)制下的PCMA衛(wèi)星通信系統(tǒng)，采用NCLMS進行自干擾對消，并將時延和頻差的聯(lián)合估計過程分為粗捕和精捕兩個階段。粗捕階段采用劃分頻率槽技術，精捕階段采用超前、即時和滯后精確時延確定技術。Matlab仿真結果表明，當NCLMS環(huán)路FIR抽頭數(shù)為5，學習步長取2-16時，能達到較好的對消效果，對消之后引入的信噪比惡化低于0.5 dB，并且隨著接收信號信噪比的降低，對消之后引入的信噪比惡化越來越小。

[1] Dankberg M D.Paired Carrier Multiple Access (PCMA) for satellite communications[C]//Pacific telecommunications conference.[s.l.]:[s.n.],1998:787-791.

[2] Dankberg M D,Miller M J,Mulligan M G.Self-interference cancellation for two-party relayed communication:US,5596439A[P].1997.

[3] Dankberg M D,Miller M J,Mulligan M G.Self-interference cancellation for relayed communication networks:US,6011952[P].2000.

[4] Blount R,Irvine D H.Multi-channel self-interference cancellation method and apparatus for relayed communication:US,6725017[P].2004.

[5] Blount R,Becker D W,O'Neill J H.Self-interference removal using converter compensation in a relayed communication system:US,6996164[P].2006.

[6] Blount R,Miller M,Murphy J.Relayed communication with versatile self-interference cancellation:US,7349505[P].2008.

[7] ViaSat公司PCMA產(chǎn)品技術手冊[EB/OL].2016-04-16.http://www.satcomresources.com/ViaSat-PCMA-Paired-Carrier-Multiple-Access.

[8] Collins G D,Anair D L,Michael J R.Adaptive canceller for frequency reuse systems:US,20020197958A1[P].2002.

[9] Comtech Doubletalk 技術文檔[EB/OL].2016-04-26.http://www.comtechefdata.com/technologies/doubletalk.

[10] Lee J H.Self-interference cancelation using phase rotation in full-duplex wireless[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2013,62(9):4421-4429.

[11] Askar R,Kaiser T,Schubert B,et al.Active self-interference cancellation mechanism for full-duplex wireless transceivers[C]//9th international conference on cognitive radio oriented wireless networks and communications.[s.l.]:IEEE,2014:539-544.

[12] Hong S,Brand J,Choi J,et al.Applications of self-interference cancellation in 5G and beyond[J].IEEE Communications Magazine,2014,52(2):114-121.

[13] Korpi D,Anttila L,Syrjala V,et al.Widely-linear digital self-interference cancellation in direct-conversion full-duplex transceiver[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2014,32(9):1674-1687.

[14] Jindal N,Shi J,Sundararajan S,et al.Self-interference cancellation:US,20150055568[P].2015.

[15] Masmoudi A,Le-Ngoc T.A maximum-likelihood channel estimator for self-interference cancellation in full-duplex systems[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2015,135(1450):1.

[16] 陳紹賀,萬 堅,涂世龍,等.PCMA系統(tǒng)中干擾信號時延估計新算法[J].系統(tǒng)仿真學報，2008,20(21):5774-5777.

[17] 楊 欣,黃 焱,張冬玲,等.基于聯(lián)合特征參數(shù)的PCMA信號調(diào)制識別算法[J].信息工程大學學報,2013,14(1):78-83.

[18] 趙宇峰,曹玉健,戴旭初.單信道混合數(shù)字通信信號的時延估計方法[J].信號處理,2015,31(2):161-169.

[19] Widrow B,McCool J,Ball M.The complex LMS algorithm[J].Proceedings of the IEEE,1975,63(4):719-720.

[20] Simon H.Adaptive filter theory[M].5th ed.USA:Pearson,2013:315-335.

Simulation and Analysis of NCLMS-based QPSK-PCMA System

HUANG Bo

(College of Telecommunications & Information Engineering,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210003,China)

PCMA (Paired Carrier Multiple Access) allows up and down links to use the same spectrum at the same time,which can greatly improve the spectrum efficiency and has important significance in satellite communications.As QPSK is commonly used in satellite communications,a self-interference cancellation method based on NCLMS (Normalized Complex Least Mean Square) is proposed.The dividing frequency slot technique and the Early-Prompt-Late technique for accurate time delay estimation are used respectively in the coarse and precise estimation stages of the frequency and time delay.The effect of NCLMS learning step and NCLMS loop FIR (Finite Impulse Response) taps number on self-interference cancellation is mainly investigated and simulated with Matlab.The simulation results show that the step length for NCLMS self-adaptive learning will impress the results of self-interference cancellation,comparing with 216the step length of 212having made SNR deteriorated about 1.4 dB,and that PCMA performance is good enough for self-interference cancellation with five NCLMS loop FIR filter taps,thus there is no need to increase filter taps number.

satellite communications;PCMA;self-interference cancellation;NCLMS

2016-04-26

2016-08-12

時間：2017-02-17

江蘇省產(chǎn)學研前瞻性研究項目(BY2015011-01)；南京郵電大學引進人才啟動基金(NY211036)

黃 波(1975-)，男，講師，博士，研究方向為衛(wèi)星通信與導航。

http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20170217.1630.060.html

V443

A

1673-629X(2017)03-0155-04

10.3969/j.issn.1673-629X.2017.03.032