專利名稱：一種基于信道初估計的變步長自適應回波干擾抵消方法
技術領域：
本發(fā)明主要涉及屬于無線通信系統(tǒng)中信道均衡領域，主要是一種基于信道初估計 的變步長自適應回波干擾抵消方法。
背景技術：
目前采用的回波消除方案有，一種方法是假定回波信道是時不變系統(tǒng)，通過檢測 回波信道特性，依此信道特性產生與回波相似信號，然后再發(fā)射端減去該信號，從而恢復出 有用信號。該方案缺點是，假定信道是時不變系統(tǒng)，而回波信道是時變系統(tǒng)。另一種方法是 采用自適應(LMS，least mean square)回波干擾抵消算法跟蹤信道特性，能夠跟蹤信道緩 慢變化過程，然而由于自適應算法收斂速度慢、穩(wěn)態(tài)誤差大的缺點，只能用于信道緩慢變化 或信號質量要求不高的環(huán)境中，不適用于信道快速變化或信號質量要求高的環(huán)境。

發(fā)明內容
為了克服現(xiàn)有自適應回波干擾抵消算法的收斂速度慢，穩(wěn)態(tài)誤差大的缺點，本發(fā) 明提供一種基于信道初估計的變步長自適應回波干擾抵消方法，利用信道估計、信道跟蹤 完成回波干擾抵消，該方法能夠快速捕獲回波信道特性，實時跟蹤信道變化過程，準確、實 時的恢復出淹沒在回波干擾噪聲中的信號。本發(fā)明適合應用于處理時不變信道、時變信道 中的信道估計、信道識別、信道跟蹤以及回波干擾抵消問題。本發(fā)明解決其技術問題采用的技術方案該方法包含基于相關檢測的信道初估計 過程、基于變步長的自適應(VSLMS，variable step least mean square)算法的信道跟蹤 過程和回波抵消過程。信道初估計過程包括發(fā)送自相關性強、互相關性弱的碼元、快速傅里 葉變換(FFT)、快速傅里葉反變換(IFFT)、乘積。信道跟蹤過程包括卷積、誤差求解，步長更 新、權系數(shù)更新?；夭ǖ窒^程主要包括一個加法器。信道初估計過程獲取回波信道初始 特性參數(shù)，信道跟蹤過程根據(jù)信道初估計過程獲得的信道特性參數(shù)完成精確的信道跟蹤過 程，回波抵消過程完成有用信號的提取。三個過程相關如下(1)、信道初估計在系統(tǒng)初始化階段，發(fā)射端發(fā)射自相關性強的訓練序 列(如CAZAK碼，PN碼)xc(n)，訓練序列經過回波信道h(η)進入接收端的序列 為r。(n) = h(n)*xc(n)，與有用信號r (η)、噪聲序列ν (η) —起進入接收端組成序 列ye(n) = r。(n)+r(n)+V(n)。同時，發(fā)射的訓練序列通過系統(tǒng)內部回饋到系統(tǒng)接 收端。將通過接收端接收到的序列y。(n)與內部回饋到接收端的序列x。(n)做相關 處理。 及0) 二 _yc(>7) xc( )艮口 R = Xc (“) * Kn) xC (“) + Xc (η) + ν{η) Θ xc (η)
(其中(S)相關運算)，Xc (η)是自相關性強，互相關性如的序列，所以R中后兩項相 關結果遠小于第一項，可忽略，為了快速計算出結果，對R 作 FFT 變換，得到 RFFT = FFT[xc (η) * h(n) xc (η) + r(n) (η) + v(n) xc ( )]
通過取反傅里葉變換最終得到信道初始特性參數(shù)&(!!)， h0 (η) = IFFT(R / FFT(xc (η) xc ⑷))=IFFT(R) /((xc (η) xc ( ))
ο
(2)、在信道跟蹤過程中采用變步長自適應算法，自適應濾波器采用橫向濾波器 結構，該自適應濾波器的輸入信號Y1 (η)為與被干擾信號中的干擾信號相關，與有用信號 不相關，在實現(xiàn)時，通過將系統(tǒng)發(fā)射端的信號通過內部回饋到接收端實現(xiàn)，為了保證輸入 信號Y1 (η)與有用信號不相關，可以在系統(tǒng)內設置延遲單元，延遲時間根據(jù)具體情況設 定，自適應濾波器權系數(shù)迭代公式為，h(n+l) =h(n)+U*e(n)*yi(n)，其中，h(n+l)為第 n+1步的濾波器權系數(shù)更新矩陣，h (η)為第η步濾波器權系數(shù)更新矩陣，μ為步長因子，
為誤差序列，y(n)為系統(tǒng)發(fā)射序列，&( ) = /< ) =1^1 ( )為自適應濾波器 發(fā)射端模擬回波序列，Y1(Ii)為發(fā)射序列經過內部回饋到自適應濾波器的輸入端序列。步長因子μ影響LMS算法性能，具體表現(xiàn)在，μ越大，收斂速度越快，穩(wěn)態(tài)誤差
越大；μ越小收斂速度越慢，穩(wěn)態(tài)誤差越小。通過引入變步長因子//O^l-c^e，1—，其
中，α，β為調節(jié)參數(shù)，根據(jù)系統(tǒng)要求進行設置。步長因子從大到小，表現(xiàn)的效果是在收斂 初期，收斂速度較快，隨著收斂的進行，步長減小，收斂速度趨于緩慢，達到降低穩(wěn)態(tài)誤差目 的。(3)、回波抵消將系統(tǒng)輸出序列為y(n)減去自適應濾波器輸出序列&㈨，得到 輸出序列^(功=·^…-·^…),該序列即為從被干擾序列中恢復的有用信號，同時也是變步 長自適應算法中的誤差信號。相關檢測過程，進入相關器的兩個輸入信號先做FFT變換，對其中一路信號取共 軛，然后相乘，將相乘后的結果做IFFT反變換，完成信道初估計過程；包括以下步驟1)訓練序列xc (η)產生，系統(tǒng)內置信號發(fā)射器，序列要求為自相關性強、互相關性 弱的碼元；2)系統(tǒng)接收端接收序列包括兩種序列，一種是由訓練序列χ。(η)通過回波信道和 有用序列r (η)、噪聲序列ν(η) —起組成的序列yc(n)；另一種是訓練序列(η)本身；3)對訓練序列χ 作FFT變換，取共軛結果記為χ·(η)；對yc(n)作FFT變換；4)對 3)結果 xCFFT (η)，yCFFT (η)做相乘，乘積記為 Rc (n) = xCFFT (η) · yCFFT(n)；5)對4)結果做歸一化處理 i c( ) = xCFfT(n》_yCFFr02)/|xc(n)*x; |，當發(fā)送序列 為CAZAK碼，此步省略；6)對5)做反傅里葉變換，得到Iitl(η)，h0(n)即為回波信道特性參數(shù)，完成回波信 道初始參數(shù)獲取。信道跟蹤過程，自適應濾波器采用橫向濾波器結構，權系數(shù)更新算法采用變步長 LMS算法；包括以下操作內容1)初始化自適應濾波器的權系數(shù)h(n)權系數(shù)h(n) = Iitl (η)，濾波器階數(shù)取FFT 的點數(shù)；2)濾波處理系統(tǒng)輸出序列通過系統(tǒng)內部回饋到自適應濾波器輸入端的序列 Y1 (η)，將該序列通過自適應濾波器進行自適應濾波處理，結果為fe(n) = Kn)*γλ{η)；3)誤差信號計算計算被干擾信號和自適應濾波器輸出序列的差值，該差值記為e(n) = y(n) - re(n)；4)步長因子計算利用3)結果，計算出下一步計算步長因子，
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5)權系數(shù)更新，利用2)、3)、4)中獲得的序列(n)、e (η)，μ (η)進行變步長最小 均方誤差VSLMS計算，即根據(jù)自適應濾波器輸入序列、誤差序列，以及步長因子對該自適應 濾波器權系數(shù)進行更新，為下一步自適應信號處理做準備；6)有用序列提取將系統(tǒng)輸出序列和變步長自適應濾波器輸出序列相減，獲取有 用序列rjn)；7)返回到2)步驟，重復執(zhí)行?；夭ǖ窒^程，將跟蹤過程計算得到的被干擾信號和自適應濾波器輸出序列的差 值e (η)，作為系統(tǒng)輸出序列。本發(fā)明有益的效果是通過提高算法的收斂速度和降低算法的穩(wěn)態(tài)誤差，從而使 系統(tǒng)在復雜的通信信道中滿足通信的實時性、可靠性要求。該方法能夠快速捕獲回波信道 特性，實時跟蹤信道變化過程，準確、實時的恢復出淹沒在回波干擾噪聲中的信號。本算法 與自適應回波抵消算法相比，收斂速度上提高了 4. 2倍，穩(wěn)態(tài)誤差降低了 2. 2倍，能夠在快 速變化信道和(或)信號質量要求高的通信環(huán)境中，解決回波干擾問題。且結構簡單易于 硬件實現(xiàn)。


圖1是帶有回波干擾的系統(tǒng)示意圖；圖2是帶有回波干擾抵消系統(tǒng)的系統(tǒng)示意圖；圖3是本發(fā)明用于回波干擾的回波抵消系統(tǒng)總體設計框圖；圖4是回波抵消系統(tǒng)詳細框圖；圖5是信道初估計過程圖；圖6是信道跟蹤過程圖；圖7是仿真結果圖1; 圖8是仿真結果圖2; 圖9是仿真結果圖3。
具實施方式下面結合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步說明本方案的總設計框圖如圖4所示，在信道初估計階段，回波信道是本方案需要估計的信道，訓練序列單元用于產生 訓練序列，有用信號單元產生有用信號，信道初估計單元完成回波信道初估計，信道跟蹤單 元完成信道精確估計以及跟蹤回波信道變化。首先圖4左側開關置箱信道初估計單元側，系統(tǒng)單元發(fā)射端開關置向訓練序列單 元側，通過發(fā)射裝置將訓練序列單元產生訓練序列發(fā)射，信號經回波信道通過接收設備回 到系統(tǒng)單元及信道初估計單元，經過信道初估計單元處理獲得回波信道的初始特性參數(shù)， 將該參數(shù)賦給信道跟蹤單元，完成信道初估計過程。完成信道初估計后，進入信道跟蹤過 程，將圖中左側開關置向信道跟蹤單元，同時右側開關置于系統(tǒng)單元。信道跟蹤單元根據(jù)輸 入序列更新內部濾波器權系數(shù)，使輸出序列近似于回波序列，通過右側的相加器完成回波 抵消。
圖5是信道初估計過程，在發(fā)射端發(fā)射訓練序列，經過回波信道h(n)回到接收 端，接收端訓練為y (η) = χ (η) *h (η) +r (η)，同時將發(fā)射端訓練序列χ (η)耦合到相關器，對 χ (η)作FFT變換，取共軛；對y (η)作FFT變換后相乘，得到H (W)，然后對H (W)作IFFT變換 得到h (η)，完成對信道初估計。圖6是信道跟蹤過程，自適應濾波器采用橫向濾波器，濾波器階數(shù)根據(jù)信道復雜 度進行設置，本方案采用16階，α = 1，β = 0.3。將信道初估計獲得的參數(shù)Iitl (η)，作為 自適應濾波器的初始權系數(shù)，y(n)為系統(tǒng)單元發(fā)射序列，χ (η)發(fā)端序列，y0(n)為y(n)通 過回波信道到接收端的序列，&( )為通過自適應濾波器輸出的序列。=為 誤差序列，同時也是有用信號。通過變步長自適應算法不斷跟蹤回波信道變化，同時產生回 波序列，與y (η)相減，最終恢復出有用信號r (η)。具體步驟實施如下1)訓練序列Xc(H)產生，系統(tǒng)內置信號發(fā)射器，序列要求為自相關性強、互相關性 弱的CAZAK碼。2)系統(tǒng)接收端接收序列包括兩種序列，一種是由訓練序列χ。(η)通過回波信道和 有用序列r (η)、噪聲序列ν (η) —起組成的序列ye(n)；另一種是訓練序列(η)本身。3)對訓練序列χ 作FFT變換，取共軛結果記為Xcfft(II)；對yc(η)作FFT變換， 結果記為yeFFT(n)FFT變換的點數(shù)越多，估計值越精確，但對后期處理復雜度越高。綜合考 慮，取 2n，n = 4。4)對 3)結果 xCFFT (η)，yCFFT (η)做相乘，乘積記為 Rc (n) = Xcfft (η) · yCFFT (η)。5)對4)做反傅里葉變換，得到Iitl(η)，h0(n)即為回波信道特性參數(shù)，完成回波信 道初始參數(shù)獲取過程。6)初始化自適應濾波器的權系數(shù)h (η)權系數(shù)h(n) = Iitl (η)，濾波器階數(shù)取3)中 的FFT的點數(shù)。7)濾波處理系統(tǒng)輸出序列通過系統(tǒng)內部回饋到自適應濾波器輸入端的序列 Y1 (η)，將該序列通過自適應濾波器進行自適應濾波處理，結果為&㈨=KnYyl(Ti)。8)誤差信號計算計算被干擾信號和自適應濾波器輸出序列的差值，該差值記為 9)步長因子計算利用9)結果，計算出下一步計算步長因子， 10)權系數(shù)更新，利用7)、8)、9)中獲得的序列y 、e(n)，μ (η)進行變步長最 小均方誤差VSLMS計算，即根據(jù)自適應濾波器輸入序列、誤差序列，以及步長因子對該自適 應濾波器權系數(shù)進行更新，為下一步自適應信號處理做準備。11)有用序列提取將系統(tǒng)輸出序列和變步長自適應濾波器輸出序列相減，獲取 有用序列巧(η)。12)返回到7)步驟，重復執(zhí)行。此方案快速捕獲回波信道特性，實時跟蹤信道變化過程，準確、實時的恢復出淹沒 在回波干擾噪聲中的信號。圖7是仿真結果圖，系統(tǒng)仿真條件是，發(fā)送序列為QPSK，SNR為15dB?；夭ㄐ诺罏?br> h (η) = 0. 0277-0. 0566ζ_1-0. 0661ζ_2+0· 293ζ_3_0· 0661ζ_4_0· 0566ζ_5+0· 0277ζ_6， α = 1 β = 0. 5。濾波器階數(shù)為16，LMS算法中步長u = 0. 05。(a)、(c)、(e)為基于信道 初估計的變步長自適應回波抵消算法學習曲線，(b)、(d)、(f)為自適應回波抵消算法學習 曲線。從(a)與(b)圖上可以看出，基于粗估計變步長自適應回波干擾抵消算法比變步長 自適應回波干擾抵消算法更優(yōu)越，具有更快的收斂速度和更低的穩(wěn)態(tài)誤差，緩和了收斂速 度與穩(wěn)態(tài)誤差之間的矛盾。在收斂速度上，從圖(c)、(d)得得，變步長自適應回波抵消算 法在800步時達到-15dB穩(wěn)態(tài)誤差，而基于粗估計變步長自適應回波抵消算法190步時達 到-15dB穩(wěn)態(tài)誤差，收斂速度提高了 4. 2倍。在穩(wěn)態(tài)誤差上，從圖(e)、(f)可得，變步長自 適應回波干擾抵消算法最低的穩(wěn)態(tài)誤差只能達到-19dB，而基于粗估計變步長自適應回波 抵消算法穩(wěn)態(tài)誤差可達到_42dB。穩(wěn)態(tài)誤差降低了 2. 2倍。圖8是仿真結果圖，系統(tǒng)仿真條件是，發(fā)送序列為QPSK，SNR為15dB?；夭ㄐ诺罏?h(n) =-0·51+ζ_2，α = 1· 2，β =0.3。濾波器階數(shù)為 16，LMS 算法中步長 u = 0. 05。(a) 為基于信道初估計的變步長自適應回波抵消算法學習曲線，(b)為自適應回波抵消算法學 習曲線。從結果可以看出，基于初估計的變步長LMS算法在在180步時收斂和穩(wěn)態(tài)誤差達 到-32dB。而LMS算法要1000步才收斂，穩(wěn)態(tài)誤差為_15dB左右?？梢缘贸龌诔豕烙嫷?變步長LMS算法在收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差上都具有明顯優(yōu)越性。圖9是仿真結果圖，系統(tǒng)仿真條件是，發(fā)送序列為QPSK，SNR為15dB?；夭ㄐ诺罏?h(n) =
，α = 0· 8，β = 0. 1 濾波器階數(shù)為 16， LMS算法中步長u = 0.01。(a)為基于信道初估計的變步長自適應回波抵消算法學習曲線， (b)為自適應回波抵消算法學習曲線。從結果可以看出，基于初估計的變步長LMS算法在在 120步時收斂和穩(wěn)態(tài)誤差達到_38dB。而LMS算法要1600步才收斂，穩(wěn)態(tài)誤差為_25dB左 右?？梢缘贸龌诔豕烙嫷淖儾介LLMS算法在收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差上都具有明顯優(yōu)越性。除上述實施例外，凡采用等同替換或等效變換形成的技術方案，均落在本發(fā)明要 求的保護范圍。
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權利要求
一種基于信道初估計的變步長自適應回波干擾抵消方法，其特征在于該方法包含基于相關檢測的信道初估計過程、基于變步長的自適應算法的信道跟蹤過程和回波抵消過程；信道初估計過程獲取回波信道初始特性參數(shù)，信道跟蹤過程根據(jù)信道初估計過程獲得的信道特性參數(shù)完成精確的信道跟蹤過程，回波抵消過程完成有用信號的提??；(1)、信道初估計在系統(tǒng)初始化階段，發(fā)射端發(fā)射自相關性強的訓練序列xC(n)，訓練序列經過回波信道h(n)進入接收端的序列為rC(n)＝h(n)*xC(n)，與有用信號r(n)、噪聲序列v(n)一起進入接收端組成序列yC(n)＝rC(n)+r(n)+v(n)；同時，發(fā)射的訓練序列通過系統(tǒng)內部回饋到系統(tǒng)接收端，將通過接收端接收到的序列yC(n)與內部回饋到接收端的序列xC(n)做相關處理，對R作FFT變換，得到通過取反傅里葉變換最終得到信道初始特性參數(shù)h0(n)，(2)、在信道跟蹤過程中采用變步長自適應算法，自適應濾波器采用橫向濾波器結構，該自適應濾波器的輸入信號y1(n)為與被干擾信號中的干擾信號相關，與有用信號不相關；將系統(tǒng)發(fā)射端的信號通過內部回饋到接收端，在系統(tǒng)內設置延遲單元，延遲時間根據(jù)具體情況設定；自適應濾波器權系數(shù)迭代公式為，h(n+1)＝h(n)+u*e(n)*y1(n)，其中，h(n+1)為第n+1步的濾波器權系數(shù)更新矩陣，h(n)為第n步濾波器權系數(shù)更新矩陣，μ為步長因子，為誤差序列，y(n)為系統(tǒng)發(fā)射序列，為自適應濾波器發(fā)射端模擬回波序列，y1(n)為發(fā)射序列經過內部回饋到自適應濾波器的輸入端序列，引入變步長因子μ(n)＝1 α*e β*|e(n)|，其中，α，β為調節(jié)參數(shù)；3回波抵消將系統(tǒng)輸出序列為y(n)減去自適應濾波器輸出序列得到輸出序列該序列即為從被干擾序列中恢復的有用信號，同時也是變步長自適應算法中的誤差信號。FSA00000083390400011.tif,FSA00000083390400012.tif,FSA00000083390400013.tif,FSA00000083390400014.tif,FSA00000083390400015.tif,FSA00000083390400016.tif,FSA00000083390400017.tif,FSA00000083390400018.tif
2.根據(jù)權利要求1所述的基于信道初估計的變步長自適應回波干擾抵消方法，其特征 是相關檢測過程，進入相關器的兩個輸入信號先做FFT變換，對其中一路信號取共軛，然 后相乘，將相乘后的結果做IFFT反變換，完成信道初估計過程；包括以下步驟1)訓練序列&(11)產生，系統(tǒng)內置信號發(fā)射器，序列要求為自相關性強、互相關性弱的 碼元；2)系統(tǒng)接收端接收序列包括兩種序列，一種是由訓練序列χ。(η)通過回波信道和有用 序列r (η)、噪聲序列ν(η) —起組成的序列yc(n)；另一種是訓練序列(η)本身；3)對訓練序列Xc(H)作FFT變換，取共軛結果記為xCFFT(η)；對yc(n)作FFT變換；4)對3)結果 xCFFT (η)，yCFFT (η)做相乘，乘積記為 Rc (n) = xCFFT (η) · yCFFT (η)；5)對4)結果做歸一化處理 Rc(n) = xCFFT (η) · yCFFT (η) / | xc(η) *xc‘ (η) |，當發(fā)送序列 為CAZAK碼，此步省略；6)對5)做反傅里葉變換，得到Iitl(Ii)，Iltl(η)即為回波信道特性參數(shù)，完成回波信道初 始參數(shù)獲取。
3.根據(jù)權利要求1所述的基于信道初估計的變步長自適應回波干擾抵消方法，其特征是信道跟蹤過程，自適應濾波器采用橫向濾波器結構，權系數(shù)更新算法采用變步長LMS算 法；包括以下操作內容1)初始化自適應濾波器的權系數(shù)h(η)權系數(shù)h(n)=&(!!)，濾波器階數(shù)取FFT的點數(shù)；2)濾波處理系統(tǒng)輸出序列通過系統(tǒng)內部回饋到自適應濾波器輸入端的序列yi(n)，將 該序列通過自適應濾波器進行自適應濾波處理，結果為&(〃) = h(n)*yi(n)；3)誤差信號計算計算被干擾信號和自適應濾波器輸出序列的差值，該差值記為 e(n) = y(n) - re(n)；4)步長因子計算利用3)結果，計算出下一步計算步長因子，μ(η)=a*(l-e-0*|e(n)l)；5)權系數(shù)更新，利用2)、3)、4)中獲得的序列71(11)^(11)，μ(η)進行變步長最小均方 誤差VSLMS計算，即根據(jù)自適應濾波器輸入序列、誤差序列，以及步長因子對該自適應濾波 器權系數(shù)進行更新，為下一步自適應信號處理做準備；6)有用序列提取將系統(tǒng)輸出序列和變步長自適應濾波器輸出序列相減，獲取有用序 列 r! (η)；7)返回到2)步驟，重復執(zhí)行。
4.根據(jù)權利要求1所述的基于信道初估計的變步長自適應回波干擾抵消方法，其特 征是回波抵消過程，將跟蹤過程計算得到的被干擾信號和自適應濾波器輸出序列的差值 e (η)，作為系統(tǒng)輸出序列。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于信道初估計的變步長自適應回波干擾抵消方法，該方法包含基于相關檢測的信道初估計過程、基于變步長的自適應算法的信道跟蹤過程和回波抵消過程；信道初估計過程獲取回波信道初始特性參數(shù)，信道跟蹤過程根據(jù)信道初估計過程獲得的信道特性參數(shù)完成精確的信道跟蹤過程，回波抵消過程完成有用信號的提取。本發(fā)明有益的效果本發(fā)明適合應用于處理時不變信道、時變信道中的信道估計、信道識別、信道跟蹤以及回波干擾抵消問題。能夠快速捕獲回波信道特性，實時跟蹤信道變化過程，準確、實時的恢復出淹沒在回波干擾噪聲中的信號。
文檔編號H04L25/02GK101924717SQ20101015968
公開日2010年12月22日 申請日期2010年4月27日 優(yōu)先權日2010年4月27日
發(fā)明者杜守田, 杭洪迪 申請人:三維通信股份有限公司