双向全双工中继系统自干扰抑制

巩玉林，周成杰

(南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏 南京 210003)

双向全双工中继系统自干扰抑制

巩玉林，周成杰

(南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏 南京 210003)

作为5G的关键技术，全双工中继(Full-Duplex Relay，FDR)技术凭借其频率复用的优势而备受业界关注。FDR不仅能够提高系统容量，还可以用极低的成本来扩大覆盖范围。然而，其同时同频收发信号的特性导致严重的环路自干扰，这成为制约其发展的主要因素。针对FDR系统自干扰抑制(Self-Interference Cancellation，SIC)这一核心问题，主要采用空域方法抑制MIMO中继自干扰，以降低系统误码率，提高系统容量。将FDR与双向通信相结合，建立双向全双工中继系统模型。基于原零空间投影法设计中继节点的编译码器，并采用时域方法抑制源节点接收端的自干扰。理论分析和仿真结果表明，采用这样的设计模型能够有效抑制双向FDR系统自干扰，大大提升系统性能。

全双工中继；自干扰抑制；MIMO；空域SIC；全双工中继

0 引 言

全双工(Full Duplex,FD)技术作为近年来的新兴热点和先进概念，将给无线通信带来思维上的范式转变，也将影响下一代通信系统的设计和运行模式[1]。中继技术不仅可以提高系统容量，还可以大幅增加小区覆盖范围，且中继设备的复杂度远低于基站，大大降低了覆盖小区的成本。通过全双工和中继系统的结合可以使两者优势互补，发挥出更大的作用。此处对于全双工的定义是：通过同频无线电同时收发信号而进行频率的复用。因此，全双工技术有时也被描述为单频瞬时收发(Simultaneous Transmit And Receive，STAR)技术。随着无线通信呈现出高速化、移动化、泛在化和异构融合化的趋势，频谱资源日益紧缺，而全双工技术凭借其在频率复用上的优势，广受业界关注。全双工中继系统由于受到自干扰信号的影响，减少了整个系统的信噪比(SNR)[2-4]。自干扰信号的产生是因为中继处发送信号与接收信号的耦合。即使如此，全双工中继，理论上在系统容量方面依然是很好的解决办法；在实际应用中，功率非常大的自干扰会让全双工中继很难实现。因此，无线中继的大部分学术研究都是基于半双工实现的。如果自干扰的问题得到解决，同时考虑速率损失因素，全双工中继系统相比较于半双工中继系统能够提供更有效的、更高的端到端SNR性能。例如，多输入多输出(MIMO)中继能够在空间域抑制自干扰[5-8]。通过对中继发送端和接收端的波束赋型矢量进行合理选择，能够减弱自干扰的影响，从而产生更高的端到端SINR，进而最优化系统容量[9-12]。针对FDR系统自干扰抑制(Self-Interference Cancellation，SIC)这一核心问题，文中采用空域方法抑制MIMO中继自干扰，以降低系统误码率[13-14]，提高系统容量。

1 系统模型

图1为双向MIMO全双工中继通信系统模型。系统包括3个节点：源节点S1、S2以及中继节点R。并且三个节点均配备多天线：S1节点发射天线数为MT1，接收天线数为MR1；S2节点发射天线数为MT2，接收天线数为MR2；R节点发射天线数为NT，接收天线数为NR。假设S1、S2与R节点均工作于全双工模式，即在同频信道上，每个节点收发信号分别并发进行。中继节点采用AF转发协议。

图1 双向全双工MIMO中继通信系统

该通信系统包含7个通信信道，且均假设为准静态瑞利平坦衰落信道。

(1)S1-R信道，信道响应矩阵为HS1R∈NR×MT1，且其元素都服从复高斯正态分布，即；

(2)R-S1信道，信道响应矩阵为HRS1∈MM1×NT，且其元素都服从复高斯正态分布；

(3)S2-R信道，其信道响应矩阵为HS2R∈NR×MT2，且；

(4)R-S2信道，其信道响应矩阵为HRS2∈MR2×NT，且；

(5)R-R环路信道，其信道响应矩阵为HRR∈NT×NR，且；

(6)S1-S1环路信道，其信道响应矩阵为HS1S1∈MR1×MT1，且；

(7)S2-S2环路信道，其信道响应矩阵为HS2S2∈MR2×MT2，且。

假设S1与S2之间由于信道衰落严重以及阴影效应等影响，两者间不存在直接的通信链路。设在t时刻，源节点S1和S2发送信号分别为x1[t]和x2[t]，x1[t]∈MT1×1,x2[t]∈MT2×1，发送功率分别为P1和P2；中继节点接收信号为yR[t]∈NR×1，其转发信号为xR[t]∈NT×1；节点S1和S2的接收信号为y1[t]和y2[t]，y1[t]∈MR1×1,y2[t]∈MR2×1。则源节点发射信号的协方差矩阵为：

(1)

(2)

设中继节点转发信号的协方差矩阵为：

(3)

且满足功率限制条件tr{RxR}=PR。

在t时刻，中继节点的接收信号表达式为：

yR[t]=HS1Rx1[t]+HS2Rx2[t]+HRRxR[t]+nR[t]

(4)

其中，nR[t]∈NR×1表示中继节点处的接收噪声。假设nR[t]为均值为0、协方差矩阵为的加性高斯白噪声。

设中继节点放大转发矩阵为Β∈NT×NR，且中继节点处信号处理时延为τ，则中继节点转发信号为：

xR[t]=ByR[t-τ]

(5)

将式(4)代入式(5)，可得：

(6)

在t时刻，S1和S2的接收信号为：

yi[t]=HRSixR[t]+HSiSixi[t]+ni[t]

(7)

其中，i=1,2；ni[t]∈MRi×1为Si节点处的接收噪声，假设ni[t]为均值为0、协方差矩阵为的加性高斯白噪声。

将式(7)代入式(6)可得：

(8)

(9)

2 中继节点空域SIC方案

如图2所示，与单向全双工中继通信相比，双向全双工中继系统的三个节点S1、S2、R均为全双工节点，故自干扰的形式较之于单向中继系统更复杂：中继节点同时收发信号，产生自干扰；源节点S1(S2)同时收发信号，同样产生自干扰。但上述两种形式的自干扰略有不同：中继处采用AF转发协议，故其收发信号相互干扰；而源节点直接产生并发送数据，故其发射信号对接收信号存在干扰，反之则无干扰。因此，按照干扰产生及处理的位置，分为两部分：中继处自干扰抑制和源节点(或目的节点)处的自干扰抑制。

图2 中继自干扰抑制示意图

(1)中继处自干扰抑制。

图2中，WR与WT为中继节点的接收译码器和发射预编码器。假设中继节点采用AF协议转发，设B为其放大因子矩阵，中继节点对信号的处理时延为τ(为便于表示，将中继的信号时延加在放大器上，此举不影响后续操作的正确性)。如图可知，中继节点各个位置的信号表达式为：

yR[t]=HS1Rx1[t]+HS2Rx2[t]+HRRxR[t]+nR[t]

(10)

(11)

(12)

(13)

由式(10)～(13)可得：

(14)

为抑制中继处的自干扰，需满足式(15)：

WRHRRWT=0

(15)

若中继自干扰得到抑制，其转发信号变为：

xR[t]=WTBWR(HS1Rx1[t-τ]+HS2Rx2[t-τ]+nR[t-τ])

(16)

满足功率约束条件tr{RxR}=PR。由式(15)、(16)可知，双向系统在中继节点对编码器WR和WT的设计与单向系统是一致的，改变的仅为功率约束条件。

(2)源节点处的自干扰抑制。

信号经过中继节点的处理后，将继续转发至源节点S1和S2。由于S1和S2的网络位置相似，故先以S1为例，获得其接收信号表达式，同理可求得S2处接收信号。

由于S1节点同样工作于全双工模式，故其在t时刻的接收信号为：

y1[t]=HRS1xR[t]+HS1S1x1[t]+n1[t]

(17)

将式(16)代入式(17)可得：

y1[t]=HRS1WTBWRHS2Rx2[t-τ]+HRS1WTBWRHS1Rx1[t-τ]+HS1S1x1[t]+HRS1WTBWRnR[t-τ]+n1[t]

(18)

其中，第一项为目标信号；第二项和第三项可看作S1处总自干扰；第四项和第五项为噪声项。

假设S1节点接收端能够获知任意时刻自身发射端所发信号，另外，假设S1节点能够获取所有信道状态信息。因此，S1接收信号能够直接抑制式(18)中的所有x1项。经过干扰抑制处理后，S1接收信号变为：

y1[t]=HRS1WTBWRHS2Rx2[t-τ]+HRS1WTBWRnR[t-τ]+n1[t]

(19)

同理，可以求得t时刻S2节点接收信号：

y2[t]=HRS2WTBWRHS1Rx1[t-τ]+HRS2WTBWRnR[t-τ]+n2[t]

(20)

通过以上分析计算，可以很容易地计算出系统容量：

(21)

(22)

则S2-R-S1的信道容量为：

(23)

S1-R-S2的信道容量为：

(24)

故总容量为C=C1+C2。

3 数值仿真与分析

基于上述分析，通过MATLAB仿真结果来直观地说明经过空域SIC方案处理过的全双工中继系统的性能得到了显著提升。本节将对双向全双工MIMO中继自干扰抑制前后的系统性能进行比较。仿真参数如表1所示。

表1 仿真参数

图3反映了自干扰抑制前后，S1和S2总误码率随S1-R间信噪比的变化关系。

图3 系统误码率随S1-R间信噪比变化关系仿真

由图3可知，中继自干扰抑制前，误码率维持在0.46左右，系统无法得到很好的译码性能。在理想情况下(即中继不存在自干扰)，当信噪比SNR=25dB时，误码率降至10-5。而在实际环境下，若采用空域自干扰方法，在中继处设计优化的编码器抑制产生的自干扰，当SNR=30dB时，误码率降至10-4。相比自干扰抑制前，系统可靠性得到显著提高。

图4反映了系统容量随S1-R间信噪比的变化关系。

图4 系统容量随S1-R间信噪比的关系仿真

由图4可知，在中继采用空域SIC方案后，系统容量得到较大提高(SINR=30dB时，容量提高至16.7bps/Hz)。且MIMO中继下的系统容量也大于SISO中继下的容量(SNR=30dB时，理想SISO中继系统容量为14.3bps/Hz)。显然，空域SIC方案能够很好地抑制全双工中继的自干扰，经过空域SIC处理后的系统性能得到了极大提升，系统容量也比半双工更好，各项性能得到了很好的提升。

4 结束语

文中通过设计一种双向通信与全双工中继通信相结合的有效模型，采用空域SIC方案抑制双向全双工中继通信的自干扰。仿真结果表明，将空域自干扰抑制方法应用到双向全双工中继通信系统中，不仅能够降低系统误码率，同时极大地提升了系统容量。

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Self-interference Cancellation in Bidirectional Full-duplex MIMO Relay System

GONG Yu-lin，ZHOU Cheng-jie

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

As a key technology of 5G,Full-Duplex Relay (FDR) technology with its advantages of frequency reuse is concerned by the industry.FDR not only can improve the system capacity but also be used at very low cost to expand coverage.However,the characteristics of simultaneously sending and receiving signals of the same frequency result in serious self-interference of loop,which is a major factor restricting the development.For the core issue,Self-Interference Cancellation (SIC),in FDR system,the method of special domain is used to eliminate interference in MIMO in order to reduce the bit error rate and improve the system capacity.FDR is combined with bidirectional communication to establish bidirectional full-duplex relay system model.The encoder and decoder of relay nodes is designed based on original zero space projection,and time-domain method is applied to eliminate interference from the source node receiving end.Theoretical analysis and simulation results show that this model can effectively eliminate the bidirectional FDR system self-interference,greatly improving system performance.

full-duplex relay;self-interference cancellation;MIMO;spacial SIC;FDR

2016-03-17

2016-06-23

时间：2017-01-04

国家“973”重点基础研究发展计划项目(2014AA01A705)

巩玉林(1990-),男，硕士研究生，研究方向为协作通信。

http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20170104.1102.088.html

TP302

A

1673-629X(2017)01-0173-04

10.3969/j.issn.1673-629X.2017.01.039