肖尚輝，張夢瑤，全 欣，劉 穎，邵士海，唐友喜（.電子科技大學，四川 成都 673；.西南交通大學，四川 成都 6756）

1 概述

同時同頻全雙工是指一套通信設備使用相同的頻率資源，同時發(fā)射并接收電磁信號。理論上它可以將無線通信頻譜資源利用率翻一倍，因此受到了工業(yè)界與學術界的廣泛深入關注［1-2］。

同時同頻全雙工在發(fā)射信號的同時會對本地接收機造成強干擾，稱為“自干擾”。因此，同時同頻全雙工在實際應用中需要解決的最大問題就是自干擾的抑制問題。如圖1 所示，在第4 代蜂窩移動通信系統(tǒng)中，自干擾的總抑制能力需要達到158 dB 量級［1］。因此，為了使同時同頻全雙工無線通信走向實用化，自干擾抑制是需要首先解決的問題。

圖1 同時同頻全雙工無線通信發(fā)射與接收信號強度對比［1］

目前廣泛采用的同時同頻全雙工自干擾抑制技術主要可以分為三大方面：空間域、模擬域以及數(shù)字域的自干擾抑制［2］。空間域自干擾抑制是指通過天線布置等方法提高收發(fā)通道的隔離度，實現(xiàn)對自干擾信號的抑制，主要方法包括發(fā)射和接收（TR）分離、電磁波隔離和天線模式分集。模擬域自干擾抑制是利用發(fā)射機基帶或者射頻自干擾信號作為參考源，在接收機射頻前端產生模擬自干擾信號的副本并進行抵消。數(shù)字域自干擾抑制是利用數(shù)字自干擾信號作為參考源，在接收機數(shù)字域估計自干擾信號的多徑信道、非線性特征等參數(shù)并抑制。一種典型的自干擾抑制案例如圖2所示。

圖2 一種典型的同時同頻全雙工自干擾抑制架構［1］

針對強干擾信號的非線性典型特征，本文分析了非線性自干擾抑制技術，研究了針對發(fā)射端、接收端以及收發(fā)聯(lián)合非線性自干擾抑制的方法，并探討大功率發(fā)射和陣列天線場景中，可能的非線性干擾抑制方法。本文研究成果，可以為大功率、多天線全雙工設備研制提供架構和算法層面的設計指導。

2 同時同頻全雙工系統(tǒng)及非線性自干擾抑制

2.1 同時同頻全雙工系統(tǒng)模型

2 種同時同頻全雙工的典型系統(tǒng)結構如圖3 所示，分別是收發(fā)天線共用和收發(fā)天線獨立2 種典型結構。2 種結構中都存在嚴重的自干擾：收發(fā)天線共用結構中，由于環(huán)形器的隔離度并不理想，發(fā)射機的發(fā)射信號一部分泄漏到了接收機輸入支路；收發(fā)天線獨立系統(tǒng)中，發(fā)射信號通過近場耦合效應，直接耦合到接收通道中去，形成自干擾。此外，2 種場景中，近場和遠場的反射和散射信號，也會被本地天線接收，從而對目標接收信號產生多徑干擾。

圖3 同時同頻全雙工的典型系統(tǒng)［1］

經實驗驗證，全雙工自干擾總是難以消除到接收機底噪的水平，研究表明發(fā)射機和接收機射頻器件的非線性失真是一種重要的限制因素。因此，本文將詳細進行非線性干擾抑制技術的分析。

2.2 非線性自干擾抑制思路

從圖1 所代表的4G 移動通信典型應用場景可以看出，一個基站實現(xiàn)正常通信需要抑制158 dB 的線性信號［1］，如圖4 所示，其中包含128 dB 的非線性信號。因此，128 dB 量級非線性自干擾信號的抑制方法與理論，是同時同頻全雙工走向工程實用的最大挑戰(zhàn)［1］。

圖4 同時同頻全雙工典型自干擾信號中的非線性分量大?。?］

同時同頻全雙工中目前針對非線性自干擾抑制的研究路線如圖5所示，本文將分別從全雙工發(fā)射端、接收端以及收發(fā)聯(lián)合的非線性自干擾抑制3個主要方面進行分析與探討。

圖5 非線性自干擾抑制方法圖譜

3 同時同頻全雙工非線性干擾抑制

3.1 發(fā)射端非線性干擾抑制

3.1.1 技術原理

針對全雙工發(fā)射機射頻功率放大器產生的非線性失真，可以利用數(shù)字預失真技術進行抑制。數(shù)字預失真的基本思想如圖6 所示，需要在發(fā)射信源和放大器之間插入一個數(shù)字預失真模塊，對發(fā)射信號在送入功率放大器前進行預處理，使其產生具有與功率放大器非線性失真幅度相同相位相反的“逆”失真。該失真可以抵消經過放大產生的非線性失真，降低帶外頻譜增生，從而實現(xiàn)功率放大器的線性化［3］。

圖6 數(shù)字預失真原理示意［3］

根據(jù)反饋通道的形式，可以把目前全雙工發(fā)射端非線性校正技術分為2類，下面分別進行介紹。

3.1.2 額外反饋通道發(fā)端非線性干擾抑制

文獻［4］和［5］均在全雙工發(fā)射通道加入了一種發(fā)端非線性校正的干擾對消架構，如圖7 所示。在發(fā)射通道的數(shù)字基帶部分加入DPD 模塊以校正發(fā)射機非線性失真，同時在干擾對消鏈路中加入DPD 模塊以抵消對消通道的非線性失真。經過數(shù)字預失真的基帶OFDM 信號通過發(fā)射鏈路與抵消鏈路后，送至接收端通過對自干擾信道估計產生自干擾信號實現(xiàn)對消。該方法采用了記憶多項式（Memory Polynomial，MP）模型來校正放大器的非線性失真，如式（1）所示：

圖7 額外反饋通道發(fā)端非線性干擾抑制全雙工系統(tǒng)框圖［2］

式中：

K——MP模型非線性階數(shù)

Q——記憶深度

ωkq——MP模型參數(shù)

實測結果表明，針對5 MHz帶寬的OFDM 信號，平均發(fā)射功率為20 dBm 時，與不采用預失真技術相比，可以獲得13 dB的自干擾抑制能力提升。

3.1.3 共用接收通道發(fā)端非線性干擾抑制

與文獻［4］和［5］不同，文獻［6］提出一種共用接收通道的發(fā)端非線性干擾抑制方法（見圖8），在訓練DPD 校正系數(shù)時，復用了全雙工的接收通道。該方法中非線性模型采用了Wiener-Hammerstein 模型，如式

圖8 共用接收通道發(fā)射端非線性干擾抑制［6］

（2）所示：

3.2 接收端非線性干擾抑制

3.2.1 數(shù)字輔助射頻域干擾抑制

數(shù)字輔助的射頻域非線性干擾抑制方法主要是在基帶重建出發(fā)射通道的非線性與信道特征，然后通道DAC 轉換為射頻信號后，在接收通道中進行干擾抑制［2,7,8,9］。

文獻［7］提出了一種數(shù)字輔助模擬干擾消除結構，如圖9 所示?；鶐旁赐ㄟ^一個非線性模型和一個線性模型后，送往DAC 產生非線性對消信號，用來對消接收信號中的自干擾。為了保證對消信號與自干擾信號接近，在發(fā)射端增加一個額外的觀測通道來提取發(fā)射機的非線性失真模型，文中采用了記憶多項式（Memory Polynomial，MP）模型，如式（3）所示：

圖9 數(shù)字輔助的模擬域干擾抑制架構［7］

式中：

K——MP模型非線性階數(shù)

Q——記憶深度

ωkq——MP模型參數(shù)

實測結果表明：針對20 MHz 帶寬的LTE 信號，當發(fā)射功率為31 dBm、ACLR 為-35 dBc 時，線性對消方法僅消除了32 dB 的SI，而數(shù)字輔助的非線性對消方法有效消除了41 dB的SI信號和20 dB的非線性畸變；當發(fā)射功率增加到38 dBm、ACLR 為-18 dBc 時，線性的方法最多只能對消16 dB，而所提出的非線性的方式能夠消除38 dB，抑制的非線性分量也能超過20 dB。該方式比線性的方法具有更好的對消性能，尤其適用于高輸出功率和強非線性畸變的全雙工發(fā)射機。

與文獻［7］類似，文獻［8］也采用數(shù)字輔助模擬干擾消除方法，不同之處在于對發(fā)射機非線性建模過程中，采用了并行Hammerstein（Parallel Hammerstein，PH）模型，如式（4）所示：

其中，定義ψp(xn)=|xn|p-1xn為非線性基函數(shù)，f(p,k)為PH 分支的FIR濾波器脈沖響應，M表示記憶長度，P表示PH 模型的非線性階數(shù)。實驗結果表明：針對LTE-Advanced 下行信號，當PAPR 為8 dB、發(fā)射功率為35 dBm、帶寬為20 MHz 時，論文提出的非線性對消方法比線性對消方案改善了23 dB。

文獻［9］提出一種2 級模擬自干擾抑制架構如圖10所示，通過結合2種典型的模擬自干擾消除方法，即射頻抽頭方法和基帶抽頭方法，分2 步抑制全雙工收發(fā)器產生的自干擾。在對消過程中，同時考慮了射頻抵消殘余非線性和接收通道非線性，采用了如式（5）所示非線性級聯(lián)模型：

圖10 2級自干擾消除結構的全雙工收發(fā)器基帶等效模型［9］

該模型能夠高精度地重建多徑自干擾傳播信道、發(fā)射機非線性和接收機非線性的聯(lián)合效應。實測結果表明：對于傳輸功率27 dBm 的100 MHz LTE 信號，第1 級抵消將自干擾信號的功率衰減近34 dB，第2 級線性抵消則將多徑自干擾信號的功率再衰減19 dB。當采用第2 級非線性射頻抵消后，殘余自干擾功率可以再降低13 dB。通過上述非線性建模的2 級模擬對消結構可提供高達66 dB 的整體模擬對消，比傳統(tǒng)只采用射頻抽頭對消結構高出約13 dB，可以對全雙工自干擾實現(xiàn)高效抑制。

3.2.2 基帶參考數(shù)字域干擾抑制

基帶參考數(shù)字域非線性干擾抑制在數(shù)字域重建自干擾信號時采用發(fā)端基帶信號源作為參考信號，研究成果主要可以分為2 類：非線性模型辨識抑制方法［10-14］和非線性盲估計抑制方法［15］。

文獻［10］提出一種并行Hammerstein 模型的非線性干擾抑制架構如圖11所示。該架構采用了如式（4）所示并行Hammerstein 非線性模型對自干擾進行建模并抑制。文獻［11］在其基礎上提出了適用于零中頻收發(fā)機的寬線性數(shù)字自干擾消除架構，如圖12 所示。該架構中考慮了多徑天線耦合、射頻對消、IQ 不平衡和線性數(shù)字基帶對消方案，然后對輸出的殘余自干擾依然采用并行Hammerstein 非線性模型進行擬合并抑制。仿真結果表明：針對12.5 MHz 帶寬的OFDM 信號，只使用線性模型的數(shù)字自干擾抑制能力低于25 dB，而寬線性的數(shù)字自干擾抑制能力高達35 dB。文獻［12］和［13］在文獻［11］基礎上，針對5G 移動設備，提出實時干擾抑制架構和基于LMS 迭代的非線性參數(shù)自適應干擾抑制方法。通過模型基函數(shù)正交化提高模型參數(shù)辨識的穩(wěn)定性，利用LMS 快速迭代來動態(tài)跟蹤自干擾信道變化。文獻［14］則在高通Adreno 430平臺上進行了實現(xiàn)與測試。測試結果表明，采用了實時干擾抑制架構和LMS 快速迭代方法后，數(shù)字自干擾抑制能力可達25～35 dB。

圖11 一種非線性模型與數(shù)字域自干擾抑制架構

圖12 寬線性數(shù)字自干擾抑制架構

與上述文獻不同，文獻［15］針對OFDM 調制全雙工收發(fā)機提出一種盲非線性自干擾抵消架構，如圖13所示，包括自干擾消除過程和期望信號的恢復過程，不需要任何訓練就可以實現(xiàn)非線性抵消。該體系結構首先將一個OFDM符號中相鄰子載波上連續(xù)接收的符號組合在一起，使用簡單的消除過程來消除線性和非線性自干擾分量。隨后，使用恢復過程對經過自干擾對消的信號進行恢復，消除抵消過程對期望信號的影響。在對消和恢復過程中，不需要估計線性自干擾信道響應和PA 非線性模型系數(shù)，具有復雜度低、實現(xiàn)簡單的特點。

圖13 一種盲非線性抑制架構［15］

3.2.3 射頻參考數(shù)字域干擾抑制

射頻參考的數(shù)字域干擾抑制方法從發(fā)射機功率放大器輸出端口耦合參考信號到接收機并采集到數(shù)字域作為參考信號，該參考信號中天然具備發(fā)射機的非線性失真，因此可以有效抵消發(fā)射機的非線性失真。然而，當發(fā)射功率增加時，全雙工所采用的射頻干擾對消模塊中射頻器件的非線性失真逐漸凸顯。文獻［16～19］針對此問題進行了相關研究。

文獻［16］針對射頻域自干擾對消器件帶來的非線性失真（見圖14），對模擬自干擾對消器建立反饋鏈路，以功率放大器的輸出信號作為參考，建立模擬自干擾對消器的非線性失真模型，重構自干擾信號的非線性分量，在接收信號中減去相應非線性分量的近似即可有效緩解模擬自干擾對消器件帶來的非線性失真。該架構采用two-box 非線性模型對自干擾對消器的非線性效應建模如式（6）所示：

圖14 一種射頻參考的數(shù)字非線性干擾抑制架構［16］

其中第1 項為靜態(tài)非線性項，用來擬合非線性強失真；第2項為動態(tài)非線性項，用來跟蹤信道變化帶來的非線性特征的變化。文獻［17］在文獻［16］的基礎上提出了2×2 MIMO 全雙工非線性抑制方法。文中在2.35 GHz 頻點用20 MHz 帶寬LTE 信號進行了實驗驗證，結果表明：當接收自干擾功率從-23 dBm 線性增加至5 dBm 時，線性干擾抑制能力卻不能隨著自干擾功率線性增加，尤其在高功率端呈現(xiàn)逐漸惡化趨勢；而非線性干擾抑制能力則隨自干擾功率增加近似線性增加，在5 dBm處較線性干擾抑制能力提升13 dB。

文獻［18］提出了一種觀測體系結構，通過部署與模擬對消器（AC）相同的輔助鏈和線性抵消方法來捕獲AC 的非線性失真。捕獲的非線性失真可作為數(shù)字領域的參考，以減輕AC 引起的接收機非線性干擾。實驗結果表明，在發(fā)射功率小于25 dBm 的情況下，自干擾信號功率可以被成功抑制在接收機底噪之下。

文獻［19］在文獻［16］所提架構的基礎上設計了一種前饋型神經網(wǎng)絡用于數(shù)字域干擾對消方法。首先將從發(fā)射反饋通道獲取的含有發(fā)射機非線性成分的對消參考信號送入特征提取器，獲取參考信號與干擾信號之間的時延特征，然后將時延后的參考信號送入神經網(wǎng)絡作為網(wǎng)絡的輸入特征，將接收自干擾信號的實部與虛部作為網(wǎng)絡的輸出，網(wǎng)絡的損失函數(shù)定義為期望輸出與目標輸出的均方誤差值。對20 MHz 的QPSK-OFDM 信號進行實驗測試發(fā)現(xiàn)，利用預先訓練好的網(wǎng)絡進行泛化測試，當干噪比為30 dB 時，該網(wǎng)絡可以實現(xiàn)29 dB的數(shù)字域對消性能。

3.3 收發(fā)聯(lián)合非線性干擾抑制

收發(fā)聯(lián)合非線性干擾抑制既要在發(fā)端考慮非線性校正還要在收端考慮非線性干擾抑制，代表文獻有［2］和［5］。

文獻［5］提出一種單天線全雙工發(fā)端和收端聯(lián)合抑制非線性的架構。在發(fā)射通道中引入數(shù)字預失真DPD 模塊，接收通道引入數(shù)字輔助的射頻干擾抑制模塊，并且DPD和SIC模塊共用一個射頻反饋通道，用來給DPD 提供觀測數(shù)據(jù)用以訓練DPD 校正參數(shù)，同時給SIC 模塊提供非線性自干擾訓練信號。發(fā)端DPD 模塊采用間接學習架構，使用記憶多項式MP 模型來抑制發(fā)射鏈路中的非線性?；鶐IC 模塊主要包含一個非線性模型和自干擾多徑信道辨識部分。SIC 模塊中，首先利用射頻反饋通道獲取的非線性數(shù)據(jù)訓練非線性失真模型，重建出基帶非線性自干擾，然后通過一個多徑信道模型擬合發(fā)射信號的多徑效應，最后利用DAC 重建出多徑非線性自干擾射頻信號，并在接收機ADC 前進行抵消。特別之處在于，該架構中發(fā)射端DPD 模型和接收端非線性模型的建立與提取均參考了文獻［20］中的欠采樣方法來降低反饋通路的采樣率要求。結果表明：當發(fā)射信號帶寬為100 MHz時，反饋通道僅需要25MSPS 采樣率條件即可實現(xiàn)55 dB 的非線性抑制效果。

4 存在的問題

當前的研究結果均表明：與傳統(tǒng)線性干擾抑制技術相比，非線性干擾模型在高發(fā)射功率（30～40 dBm）區(qū)域具有更顯著的增益。隨著發(fā)射功率的增大，PA引起的非線性失真變得更加明顯，非線性模型獲得的增益增大。

然而隨著發(fā)射功率和自干擾功率的持續(xù)增加，非線性與功率放大器特征不匹配將導致自干擾抑制能力的下降，當前功率放大器模型往往借鑒數(shù)字預失真理論中的模型，而數(shù)字預失真理論在強失真區(qū)域出現(xiàn)性能惡化，因此大功率強失真場景下，非線性模型及其抑制方法有待進一步研究。同時，在大功率場景中射頻干擾抵消器本身引入的非線性失真也必須納入考慮范圍。

另一方面，面向陣列天線的全雙工通信場景中，首先將面臨多個功率放大器如何線性化的問題，需要進一步研究低復雜度的線性化技術；同時，如何表征多天線、多路徑、多干擾源的非線性自干擾信道也是一大難題。

5 結論

本文主要對同時同頻全雙工中的非線性自干擾抑制技術進行了系統(tǒng)的梳理，對非線性干擾抑制技術原理方案進行了分類、分析與總結，并結合未來全雙工發(fā)展趨勢，分析了當前非線性抑制所面臨的問題與挑戰(zhàn)。本文研究成果可以為大功率、多天線全雙工設備研制提供架構和算法層面的設計指導。