基于交替线性输出均衡器的单天线干扰消除和自适应技术

许 翰, 陈皓瑜, 周小林

(1.复旦大学 信息科学与工程学院,上海 200433; 2.联芯科技有限公司 运营管理部,上海,201206)

基于交替线性输出均衡器的单天线干扰消除和自适应技术

许 翰1, 陈皓瑜2, 周小林1

(1.复旦大学 信息科学与工程学院,上海 200433; 2.联芯科技有限公司 运营管理部,上海,201206)

在全球移动通信系统(GSM)下行链路中引入一种新型的单天线干扰消除(SAIC)算法,插入交替线性输出均衡器(ALOE)滤波模块,无需变动传统接收机链路结构即可实现良好的同频干扰消除.同时针对邻频干扰和复杂干扰环境,引入一种基于功率谱估计的邻频自适应检测方法.相比传统的能量噪声估计方法,该方法结构更为简单,复杂度更低,能有效提升接收机面对各种场景的适应能力.仿真结果表明,该技术能够在多模芯片中,以较低的复杂度、较好地提升系统的抗同频干扰和邻频干扰的能力,从而提高2G网络话音通信的质量.

全球移动通信系统; 单天线干扰消除; 同频干扰; 邻频干扰; 交替线性输出均衡器

0 引 言

当前,面向五模十频的芯片正在紧密的研究当中,使得单个手持终端能同时支持不同运营商提供的多种通讯模式和多个网络频段.伴随移动通信的快速发展,为适应日趋紧张的频谱资源,如何提高频谱利用率成为当前移动通信面临的一个重大挑战.

传统的全球移动通信系统(GSM)中,可通过降低频率复用因子来提升频谱效率,从而增加单小区用户容量.但这会引入更多的同频干扰,导致诸如通话质量下降、数据丢包和掉话等问题的出现,这是影响2G网络的下行链路接收性能的主要因素.与此同时,由于频率规划,在相邻的小区之间,可能会使用相邻信道,导致存在邻频干扰的情况.而传统接收机的性能已逐渐不能满足需求,因此在这类芯片的研发中,如何利用较低复杂度和资源开销提升终端下行链路接收性能是多模芯片中2G网络优化的目标之一.

本文作者将基于交替线性输出均衡器(ALOE)技术[1],在传统接收机结构的基础上,考虑高斯最小频移键控(GMSK)信号的实值特性,设计和实现复杂度低的单天线干扰消除(SAIC)算法以及改进算法:基于功率谱估计[2]的邻频检测和滤波器自适应选择判决的方法.

1 ALOE的设计

1.1 基本方案设计

一个突发序列中置的26位是训练序列,由劳伦特分解式可知,接收信号可表达为一种准线性近似模型:

(1)

式中Ik∈(-1,1),C(·) 是时限幅度脉冲,jk因子对信号的第k个接收符号Ik起到了jk的相位旋转作用,n(t)则是加性高斯白噪声.

在接收端信号的准线性表达中,序列前后两位之间的相位差为90°,接收信号的每一个符号要么是纯实数要么是纯虚数.基于该特性设计了一种简便的估计最优准线性滤波器的方法.通过限制符号在一个约束的相位关系,就能降低计算接收信号线性均衡的复杂度.因此,可设计一种交替线性输出均衡器框图,如图1所示.其中y表示输入均衡器的接收信号序列,W0,W1,…,W5是滤波器抽头,Z-1是延时器,RE{.}表示取实数部分,IM{.}表示取虚数部分.

图1 均衡器框图结构

在k时刻,目标用户的传输数据序列为

(2)

由于存在同频、自身或者邻道的干扰,所需的序列中可能包含误差,用接收信号通过滤波器来最小化这个误差.目标序列b(k)的一种复线性估计可定义为

(3)

式中(·)H表示共轭转置矩阵,w=[w(0),w(1),…,w(L-1)]T是复值滤波器抽头向量,(·)T为转置矩阵,y(k)=[y(k),y(k+1),…,y(k+L-1)]T是接收信号采样的滑动向量,L是滤波器的抽头数量.在实际信号处理中,训练序列在整个突发序列的中置,为第62～87位.则误差函数可以用平方和误差定义:

(4)

(5)

在交替选路之前,滤波器在k时刻的输出为

(6)

式中yr(k),wr(k),br(k)和yi(k),wi(k),bi(k)分别表示y(k),w(k),b(k)的实部和虚部.

将接收信号y(k)的实部和虚部以交替的方式送入滤波器,轮流和滤波器抽头w的实数部分或者虚数部分相乘.换言之,如果数据向量在k时刻加载到滤波器wr和wi中的数据分别是yr和yi,那么在k+1时刻,加载到滤波器wr和wi中的分别是yi和-yr.

采用最小二乘法原理,可得到最佳的滤波器系数:

(7)

式中(·)-1表示逆矩阵,w是一个长度为2L的纯实数向量(对于符号空间操作的特殊情况,该方法已经做好了分级过滤),包括L个实数值和L个虚数值,t是包括非零实数和虚数部分的训练序列向量,Z是接收信号值的观测矩阵.下面的例子中,滤波器抽头系数L均取5.因此观测矩阵Z的每一行都包括了接收信号y的5个虚数和5个实数.w的最佳准线性估计又可由下式表示:

(8)

式中R=ZTZ为自相关矩阵,p=ZTt为互相关向量,不难得到观测矩阵Z,滤波器系数向量w,训练序列向量t表达式如下:

(9)

1.2 延长训练序列(EXTS)迭代方案

为进一步提升性能,另一种有效的改进方法是将第一次滤波之后数据段中可靠的软值增广,接收观测矩阵Z,同时将硬判决值用于延长训练序列,然后进行二次迭代.这就构成了一种多模块的均衡方案,修改之后的模块框图,如图2所示.

图2 两次迭代的方案框图

在该方案中,考虑在结构上进行改进.首先,对下变频之后的基带信号进行两倍数据过采样,再将过采样的数据进行奇偶分路,分路后的数据均拥有burst全部的信息.分路后的两路数据分别通过ALOE,将输出的软值相加,叠加之后的结果在理论上可以增加过零判决的准确性.

图3 可靠软值与训练序列构成的延长序列

同时,将对应可靠软值的接收样本数据值加入接收观测矩阵,使矩阵增广:

(10)

式中对于接收观测矩阵ZM和ZN-M中某一行Zk(k为对应突发序列中的第k位),有以下规则:

(11)

这样将t′和Zaug代入(7)式求解第二次迭代的滤波器抽头系数,便可实现第二次的迭代均衡.

2 基于功率谱估计的自适应场景判决

仅采用ALOE或者其优化方案不能同时对同频干扰(CCI)和邻频干扰(ACI)产生最佳的抑制效果,主要有两方面的原因:1) 对于同频干扰和邻频干扰场景,需要采用不同的接收滤波器;2)存在均衡优化方案和原始最大似然序列估计(MLSE)方案的交点问题.在实际通信环境中,不存在单一干扰的情况,这就需要采取适当的自适应场景判决,来区干扰类型以及干扰强度的大小.

因此,在GMSK下行接收链路中,要使所设计的系统能够随着干扰类型和接收信干比的变化,自适应地采取相应的措施,一是需要选择接收滤波器的类型,二是需要判断是否开启线性均衡滤波器.通过自适应场景判决,可以提升高信干比条件下的接收性能,优化一些复杂场景(如:3rdGenerationPartnershipProject中规定的下行链路接收机性能(DARP)测试场景)的接收性能,并改善无干扰情况下的性能,使方案更具可行性.

作者提出一种主要采取了快速傅里叶变换(FFT)求出接收信号的功率谱密度(PSD),通过计算上、下邻频干扰与信号之间的比值,估计上、下2个信干比(SIR),通过2个SIR的联合计算,判决当前干扰环境.相比一般的噪声能量估计的方案,复杂度更低,准确性更高.

2.1 邻频接收滤波器设计

GSM系统在加性高斯白噪声(AWGN)下有用信号频谱在-100～100 kHz范围内,在邻频场景下,相较AWGN下,接收信号的频谱在过渡带附近有较大的提升.

可根据这一性质来设计不同的接收滤波器,以区分3种邻频干扰(上邻频干扰、下邻频干扰及双边邻频干扰)和AWGN(包括同频干扰)场景,如图4～7所示.

图4 79 kHz窄带滤波器(对称)

图5 98 kHz滤波器 (对称)

图6 98 kHz左移滤波器 (非对称)

图7 98 kHz右移滤波器 (非对称)

上述的4种滤波器,窄带滤波器和非对称的左移及右移滤波器都能滤除一部分邻频干扰.图4窄带滤波器在79 kHz的为-3 dB.图5滤波器的3 dB带宽为98 kHz,将该滤波器左移12 kHz得到图6左移滤波器,将滤波器右移12 kHz得到图7右移滤波器.这里的左移滤波器和右移滤波器是共轭对称的.其中窄带滤波器主要针对双边邻频干扰,左移滤波器针对上邻频干扰,右移滤波器针对下邻频干扰.

2.2 基于功率谱估计的邻频判决方案

图8为基于功率谱估计的邻频干扰检测的装置结构,包括:功率谱估计、邻频干扰判决、滤波器选择、CCI和AWGN场景判决、ALOE滤波器开关判断.

图8 基于功率谱估计的场景判决框图

接收的信号先进行基于Welch法的功率谱估计,得到接收信号的功率谱估计值,然后取信号主瓣和干扰主瓣的相应的面积比,得到当前接收信号的上邻频和下邻频的信干比,最后通过信干比综合判断当前干扰环境,选择相应的邻频滤波器,并根据信干比和同频干扰判决情况,选择是否开启ALOE滤波器.邻频干扰检测过程如下:

1)通过Welch法对接收信号进行功率谱估计.基本原理是把数据进行分段,使得每段数据都有部分重叠的数据.接着将每段数据采用适合的窗函数平滑,最后计算各段谱的平均值.得到功率谱为

(12)

这里利用64点FFT的Welch法估计PSD,进而计算上邻频干扰的信干比(SIR_H)和下领频干扰的信干比(SIR_L).MIDDLE_X为得到的估计功率谱上左右邻频干扰以及信号的中心位置,WIDTH是计算SIR_H和SIR_L时,估计的干扰和信号的主瓣宽度.实际链路中,接收机接收的数据为2倍数据,共2×156bits,通过计算得到一种能覆盖全部数据的一个参数设定为:交叠长度为33,分段数量为9.选取汉明窗优化加窗.

2)图9为64点功率谱估计得到的3种典型单干扰场景,从左到右分别为同频干扰或加性高斯白噪声场景CCI(AWGN)、上邻频干扰场景(ACI_H)和下领频干扰场景(ACI_L).取信号主瓣和干扰主瓣的相应的面积比,可估计出当前接收到的突发序列的SIR_H和SIR_L.若同时出现明显的左右两个干扰峰时,则判决成双邻频干扰场景(DoubleACI).

图9 典型的功率谱估计结果.(a) 同频干扰或加性高斯白噪声场景CCI(AWGN);(b)上邻频干扰场景(ACI_H);(c) 下领频干扰场景(ACI_L)

进而判断当前的干扰类型,区分出4种场景,选取不同的滤波器进行接收,如表1所示.其中TH表示判决阈值.

表1 场景判决条件

3)在SIR高的时候,未采用线性均衡的链路性能更好,因此可以在链路实现中得到2个阈值TH_CCI和TH_ACI,即在特定场景下,将SIR与阈值进行比较,当大于该阈值时,关闭ALOE模块,这样可以进一步提高性能.有邻频干扰时,将功率谱估计中的SIR与TH_ACI比较,进行线性均衡的开关;无邻频干扰时,做同频干扰检测,若得到CCI场景,利用信道估计中的载干比(CIR)进一步做线性均衡的开关.开关线性均衡的条件如表2所示.

表2 开关ALOE的条件

2 仿真结果与分析

场景1:TU50,无干扰,SNR为-6～20 dB,得到的误码率(BER)性能,如图10所示.

在无干扰的情况下,从图9可以看出,ALOE对于无干扰的情况有一定的恶化现象.通过自适应判决后有一定的提升,基本接近MLSE原接收链路的性能,说明大部分的自适应判决是准确的,但仍有0.5 dB左右的恶化.恶化的原因为接收到的信号经过衰落及信号周期性的变化,在某些时刻,使数据会由于信号强度不够、噪声较强等原因,导致接收到的小部分信号的功率谱估计不准,被判决为有干扰存在,通过了邻频滤波器,同时开启了ALOE.

场景2:TU50,CCI单干扰,SIR为-40～40 dB,得到的BER性能,如图11所示.

图10 无干扰场景的仿真结果

图11 CCI单干扰的仿真结果

CCI单干扰的情况下,从图10可以看出,ALOE的方案相对原MLSE链路增益非常明显,通过自适应判决之后,相对延长序列方案有2 dB左右的恶化,整体趋势在两倍和延长序列之间.这恶化原因主要也是由于信道衰落导致判决不准确的问题,使得部分信号可能被判决成邻频干扰,通过了邻频滤波器,导致了一部分用于估计原序列的有效信息损失(邻频滤波器选择窄带滤波器最多会损失5 dB左右).但因为能够自适应地选择邻频滤波器,确保了存在CCI时,大部分情况下通过98 kHz滤波器,解决了在CCI场景下窄带滤波器保持开启状态所导致的性能损失过多的问题.

图12 ACI单干扰的仿真结果

场景3:TU50,ACI单干扰,SIR为-40～40 dB,得到的BER性能如图12所示.

在ACI单干扰的情况下,取上邻频干扰,未采用自适应ALOE两倍数据和延长序列的方案中,均通过98 kHz左偏邻频滤波器.图11可以看出,相较于传统MLSE方案,ALOE方案对于ACI的消除也有较明显的效果.自适应判决的方案相比延长序列方案,有一定的增益,而且随着SIR增大,增益更加明显,在高SIR下更加趋近原MLSE链路,确保了接收机的性能.

3 结 论

针对五模十频芯片中GGE系统日益突出的同频干扰和邻频干扰问题,提出了一种基于ALOE技术的单天线干扰消除和自适应方案.该方案针对同频干扰提出了一种新型的交替线性输出均衡方案和两种改进方案(多时延和延长序列).这种线性均衡的方案可以在无需变动传统接收机链路中,直接插入使用,实现较好的滤波性能,具有较强的可操作性;同时,针对邻频干扰,再进行自适应改进,提出了一种新型的经典功率谱估计自适应场景判决方案,对于不同的场景选择不同邻频接收滤波器,同时综合分析干扰强度,决定是否打开ALOE,确保了CCI场景中,ALOE滤波器对于CCI的增益,同时提升了系统抗ACI的性能.最终确定基于两倍数据的自适应ALOE方案能够用于具体实现,并最终在实际产品开发中获得较好的优化效果.

[1] Kenneth A.Stewart.Multi-pass interference reduction in a GSM communication system:US6,944,245 B2 [P].2005-9-13.

[2] 宋宁,关华.经典功率谱估计及其仿真 [J].现代电子技术,2008,11:159-161,164.

Song N,Guan H.Classical power spectrum density estimation and its simulation [J].Modern Electronics Technique,2008,11:159-161,164.

[3] 徐鹏飞.单天线干扰消除技术的研究 [D].西安:电子科技大学,2010.

Xu PF.Research on single antenna interference cancellation technology[D].Xian:University of Electronic Science and Technology of China,2010.

(责任编辑：包震宇,顾浩然)

A single antenna interference cancellation andadaptive technique based on ALOE

Xu Han1, Chen Haoyu2, Zhou Xiaolin1

(1.School of Information Science and Technology,FUDAN University,Shanghai 2004332.Department of Operations Management,Leadcore Technology CO.,LTD,Shanghai 201206)

A new type of single antenna interference cancellation (SAIC) algorithm based on ALOE filtering module is introduced for co-channel interference cancellation in GSM/GPRS/EDGE downlink without changing the link structure of traditional receiver.Meanwhile,an adjacent frequency adaptive detection based on power spectrum estimation method is introduced to solve adjacent frequency interference and complex interference.Compared with traditional energy noise estimation method,the new method has simpler structure,less complexity,and can effectively improve the adaptability for various scenarios.The simulation results show that it can raise the resistance to co-channel frequency interference and adjacent frequency interference in multimode chips with low complexity,which improves the quality of 2G voice communication.

GSM; SAIC; co-channel and adjacent frequency interference; ALOE

10.3969/J.ISSN.1000-5137.2017.01.023

2016-11-27

国家科技支撑课题项目(2015BAD17B04)

许 翰(1990-),男,硕士研究生,主要从事无线通信方面的研究.E-mail:12210720113@fudan.edu.cn

导师简介: 周小林(1973-),男,副教授,主要从事无线通信,移动通信,信号处理等方面的研究.E-mail:zhouxiaolin@fudan.edu.cn (通信联系人)

TN 929.5

A

1000-5137(2017)01-0134-08